列の値によってグループとパンダ

Question

に指標として設定し、私はこのようになりますデータフレームdf1あります

df1 = pd.DataFrame({'A':[0,5,4,8,9,0,7,6], 
        'B':['a','s','d','f','g','h','j','k'], 
        'C':['XX','XX','XX','YY','YY','WW','ZZ','ZZ']})  

を行が持つように、私の目標は、列Cに含まれる値に応じてグループに要素であります同じ値で、同じインデックスを持ちます（これには、Cに格納されている値が含まれている必要があります）。したがって、出力は次のようにする必要があります：

A B 
XX 0 a 
    5 s 
    4 d 
YY 8 f 
    9 g 
WW 0 h 
ZZ 7 j 
    6 k 

私はコマンドdf.groupby('C')を使用しようとしましたが、それは次のオブジェクトを返します。

<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x000000001A9D4860> 

は、あなたは私の私の目標を達成するために、エレガントでスマートな方法を提案することはできますか？

注：私は私の質問は、何らかの形でマルチインデックス

Answer 1

に関連していると思うことが必要MultiIndex場合は、列CとAからDataFrame.set_index

df2 = df1.set_index('C') 
print (df2) 
    A B 
C  
XX 0 a 
XX 5 s 
XX 4 d 
YY 8 f 
YY 9 g 
WW 0 h 
ZZ 7 j 
ZZ 6 k 

print (df2.loc['XX']) 
    A B 
C  
XX 0 a 
XX 5 s 
XX 4 d 

を必要とするようだ：

df3 = df1.set_index(['C', 'A']) 
print (df3) 
     B 
C A 
XX 0 a 
    5 s 
    4 d 
YY 8 f 
    9 g 
WW 0 h 
ZZ 7 j 
    6 k 

print (df3.loc['XX']) 
    B 
A 
0 a 
5 s 
4 d 

Answer 2

Iあなたがpivot_table、つまり

を探していると思います

pd.pivot_table(df1, values='A', index=['C','B']) 

出力：

 
     A 
C B 
WW h 0 
XX a 0 
    d 4 
    s 5 
YY f 8 
    g 9 
ZZ j 7 
    k 6