pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.groups#

propertySeriesGroupBy.groups[source] #

Dict {group name -> group labels}.

Examples

For SeriesGroupBy:

>>> lst = ['a', 'a', 'b']
>>> ser = pd.Series([1, 2, 3], index=lst)
>>> ser
a 1
a 2
b 3
dtype: int64
>>> ser.groupby(level=0).groups
{'a': ['a', 'a'], 'b': ['b']}

For DataFrameGroupBy:

>>> data = [[1, 2, 3], [1, 5, 6], [7, 8, 9]]
>>> df = pd.DataFrame(data, columns=["a", "b", "c"])
>>> df
 a b c
0 1 2 3
1 1 5 6
2 7 8 9
>>> df.groupby(by=["a"]).groups
{1: [0, 1], 7: [2]}

For Resampler:

>>> ser = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=pd.DatetimeIndex(
...  ['2023年01月01日', '2023年01月15日', '2023年02月01日', '2023年02月15日']))
>>> ser
2023年01月01日 1
2023年01月15日 2
2023年02月01日 3
2023年02月15日 4
dtype: int64
>>> ser.resample('MS').groups
{Timestamp('2023年01月01日 00:00:00'): 2, Timestamp('2023年02月01日 00:00:00'): 4}