Sådan bruges Group by i Pandas Python

1. Hvordan bruger jeg Groupby i pandaer?
2. Hvordan grupperer du med middelværdien i Python?
3. Hvordan får jeg DataFrame fra Groupby?
4. Hvordan grupperer jeg flere kolonner i pandaer?
5. Hvad er niveauet i Groupby-pandaer?
6. Hvordan sorterer man efter Groupby-pandaer?
7. Hvad er gruppe () i Python?
8. Hvordan kategoriserer du aldersgrupper i Python?
9. Hvordan DataFrame en gruppedata i Python?
10. Hvilken metode kan anvendes på et Groupby-objekt for at få gruppedetaljerne?
11. Hvordan skifter jeg fra Seriesgroup til DataFrame?
12. Hvordan grupperer du efter og tæller i pandaer?

Hvordan bruger jeg Groupby i pandaer?

"Hej verden!”Fra Pandas GroupBy

Du ringer . groupby () og videregiv navnet på den kolonne, du vil gruppere videre, som er "tilstand" . Derefter bruger du ["sidste_navn"] til at specificere de kolonner, som du vil udføre den faktiske sammenlægning på. Du kan videregive meget mere end bare et enkelt kolonnenavn til .

Hvordan grupperer du med gennemsnit i Python?

Anvend en funktionsgruppe af til en serie. Anvend en funktionsgruppe af til hver række eller kolonne i en DataFrame. Gruppér efter en kolonne, og returner gennemsnittet af de resterende kolonner i hver gruppe. Gruppér efter to kolonner, og returner gennemsnittet af den resterende kolonne.

Hvordan får jeg DataFrame fra Groupby?

1. Nulstil.index () gør jobbet, fantastisk! - ...
2. Du kunne have brugt: df1.groupby (["Navn", "By"]).størrelse().to_frame (name = 'count').reset_index () - Nehal J Wani 13. august '16 kl. 13:35.

Hvordan grupperer jeg flere kolonner i pandaer?

Brug pandaer. DataFrame. groupby () for at gruppere en DataFrame efter flere kolonner

1. udskrive (df)
2. grupperet_df = df. groupby (["Age", "ID"]) Gruppér efter kolonner "Age" og "ID"
3. for nøgle, element i grouped_df:
4. a_group = grupperet_df. get_group (nøgle) Hent gruppe.
5. udskriv (a_gruppe, "\ n")

Hvad er niveauet i Groupby-pandaer?

Relativ frekvens inden for hver gruppe

Groupby (“level = 0”) vælger det første niveau i et hierarkisk indeks. I vores tilfælde er det første niveau dag.

Hvordan sorterer du efter Groupby-pandaer?

Brug pandaer. PanelGroupBy. transformer () og pandaer. DataFrame. sort_values ​​() for at sortere en grupperet DataFrame efter en samlet sum

1. grupperet_df = df. groupby ("A")
2. df ["sum_column"] = grupperet_df [["B"]]. transformere (sum)
3. df = df. sort_values ​​("sum_column", ascending = True)
4. df = df. drop ("sum_column", axis = 1)

Hvad er gruppe () i Python?

grupper () metode. Denne metode returnerer en tuple, der indeholder alle undergrupperne i kampen, fra 1 op til hvor mange grupper der er i mønsteret. Standardargumentet bruges til grupper, der ikke deltog i kampen; det er som standard Ingen. ... 1 on), returneres en singleton tuple i sådanne tilfælde.

Hvordan kategoriserer du aldersgrupper i Python?

Hvis alder >= 0 & alder < 2 derefter AgeGroup = Spædbarn Hvis alder >= 2 & alder < 4 derefter AgeGroup = Toddler If age >= 4 & alder < 13 derefter AgeGroup = Kid Hvis alder >= 13 & alder < 20 derefter AgeGroup = Teen og så videre .....

Hvordan DataFrame en gruppedata i Python?

groupby () funktion bruges til at opdele dataene i grupper baseret på nogle kriterier. panda-objekter kan deles på en hvilken som helst af deres akser. Den abstrakte definition af gruppering er at give en kortlægning af etiketter til gruppenavne.

Hvilken metode kan anvendes på et Groupby-objekt for at få gruppedetaljerne?

For at vælge en gruppe kan vi vælge gruppe ved hjælp af GroupBy. get_group () . Vi kan vælge en gruppe ved at anvende en funktion GroupBy. get_group denne funktion vælg en enkelt gruppe.

Hvordan skifter jeg fra Seriesgroup til DataFrame?

Du skal blot gøre dette:

1. importer pandaer som pd.
2. grupperet_df = df1.groupby (["Navn", "By"])
3. pd.DataFrame (grupperet_df.størrelse().reset_index (name = "Group_Count"))

Hvordan grupperer du efter og tæller i pandaer?

Groupby er en meget kraftig pandametode. Du kan gruppere efter en kolonne og tælle værdierne for en anden kolonne pr. Denne kolonneværdi ved hjælp af værditællinger. Ved hjælp af groupby og value_counts kan vi tælle antallet af aktiviteter, hver person gjorde.