pandaer grupperes af flere kolonner

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")

1. Kan du gruppere flere kolonner?
2. Hvordan får du flere kolonner i Groupby-pandaer?
3. Hvordan grupperer du datarammer efter kolonner?
4. Hvordan beregner man middelværdien af ​​flere kolonner i pandaer?
5. Hvordan vælger jeg flere kolonner med kun en gruppe?
6. Hvordan bruger jeg flere kolonner i gruppe efter sætning?
7. Hvordan daterer du en Groupby i pandaer?
8. Hvad vender Groupby i pandaer tilbage?
9. Hvad er niveauet i Groupby-pandaer?
10. Hvordan summerer jeg flere kolonner i pandaer DataFrame?
11. Hvordan slipper jeg flere kolonner i pandaer?
12. Hvordan sorterer du efter Groupby-pandaer?

Kan du gruppere flere kolonner?

En GROUP BY-klausul kan indeholde to eller flere kolonner - eller med andre ord en gruppering kan bestå af to eller flere kolonner.

Hvordan får du flere kolonner i Groupby-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 datarammer efter kolonner?

Eksempel nr. 1: Brug groupby () -funktionen til at gruppere dataene baseret på "Teamet". Anvend nu funktionen groupby (). # gruppér dataene på holdets værdi. # i alle dannede grupper.

Hvordan beregner man middelværdien af ​​flere kolonner i pandaer?

For at beregne gennemsnittet af flere kolonner i den samme DataFrame skal du ringe til pandaer. Serie. middelværdi () med en liste over DataFrame-kolonner.

Hvordan vælger jeg flere kolonner med kun en gruppe?

2 svar

1. Føj de ekstra kolonner til GROUP BY-klausulen: GROUP BY Rls.Rollenavn, Pro.[FirstName], Pro.[Efternavn]
2. Tilføj nogle samlede funktioner på de relevante kolonner: VÆLG Rls.Rollenavn, MAX (Pro.[FirstName]), MAX (Pro.[Efternavn])

Hvordan bruger jeg flere kolonner i gruppe efter sætning?

Husk denne ordre:

1. SELECT (bruges til at vælge data fra en database)
2. FROM (klausul bruges til at liste tabellerne)
3. WHERE (klausul bruges til at filtrere poster)
4. GROUP BY (klausul kan bruges i en SELECT-sætning til at indsamle data på tværs af flere poster og gruppere resultaterne efter en eller flere kolonner)

Hvordan daterer du en Groupby i pandaer?

Konklusion

1. Pandas Grouper klasse giver brugeren mulighed for at specificere gruppegruppens instruktioner for et objekt.
2. Vælg en kolonne via nøgleparameteren til gruppering, og angiv frekvensen, du vil gruppere med.
3. For at bruge niveauparameter skal du indstille målkolonnen som indeks og bruge akse til at angive aksen langs den gruppering, der skal udføres.

Hvad vender Groupby i pandaer tilbage?

Transformation på en gruppe eller en kolonne returnerer et objekt, der er indekseret i samme størrelse som det, der grupperes.

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 summerer jeg flere kolonner i pandaer DataFrame?

Sådan summeres to kolonner i en panda DataFrame i Python

1. udskrive (df)
2. sum_column = df ["col1"] + df ["col2"]
3. df ["col3"] = sum_kolonne.
4. udskrive (df)

Hvordan slipper jeg flere kolonner i pandaer?

Slip flere kolonner ved hjælp af Panda-drop () med akse = 1

For at bruge Pandas drop () -funktion til at droppe kolonner, giver vi de flere kolonner, der skal slettes som en liste. Derudover skal vi også angive argumentet akse = 1 for at fortælle drop () -funktionen, at vi slipper kolonner.

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)