为什么pandas groupby会改变行数，如何基于Ft绘制Ct与Fs的散点图

关于groupby改变行数的说明 #

pandas的groupby操作不会修改原始DataFrame的内容和总行数，你观察到的行数变化是分组后每个子分组只包含该Ft值对应的记录，所有子分组的行数总和与原始df的行数完全一致，不存在数据丢失问题。

代码修正 #

你现有代码缺少依赖库导入和绘图展示语句，修改后可直接运行：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据，原代码中list([])属于冗余写法，直接传入列名列表即可
df = pd.read_csv('f.txt', sep=" ", names=["Ct", "Fs", "Ft"])
groups = df.groupby("Ft")
plt.subplots(figsize=(18,10))
for name, group in groups:
    plt.scatter(group.Ct, group.Fs, label=name, s=100)

plt.yticks(np.arange(0, 6, 0.5))
plt.xticks(np.arange(0, 24, 1))
plt.title('f', fontsize=20)
plt.xlabel('x', fontsize=20)
plt.ylabel('y', fontsize=20)
plt.legend(loc='upper center', ncol=3)
# 补充绘图展示语句
plt.show()

异常情况排查 #

如果运行后数据显示不符合预期，可以按以下步骤排查：

• 验证数据完整性：打印原始数据行数和所有分组行数总和，二者一致则说明分组逻辑正常

print("原始数据总行数：", df.shape[0])
print("分组后所有子组行数总和：", sum(group.shape[0] for _, group in groups))

• 排查读取异常：如果数据文件的分隔符是多空格、制表符等混合空白字符，将sep=" "修改为sep="\s+"，可匹配任意长度的空白分隔符，避免列错位导致的行数异常。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Moni T