Linuxteaching
Gebruik panda's. Dataframe. groupby () om een DataFrame in meerdere kolommen te groeperen
- print (df)
- grouped_df = df. groupby (["Age", "ID"]) Groeperen op kolommen "Age" en "ID"
- voor sleutel, item in grouped_df:
- a_group = grouped_df. get_group (key) Groep ophalen.
- print (a_group, "\ n")
- Kun je groeperen op meerdere kolommen?
- Hoe krijg je meer kolommen in Groupby-panda's?
- Hoe groepeer je dataframes op kolommen?
- Hoe bereken je het gemiddelde van meerdere kolommen in panda's?
- Hoe selecteer ik meerdere kolommen met slechts één groep??
- Hoe gebruik ik meerdere kolommen in group by-clausule?
- Hoe date je een Groupby in panda's??
- Wat keert Groupby in panda's terug?
- Wat is niveau in Groupby-panda's?
- Hoe tel ik meerdere kolommen op in panda's DataFrame?
- Hoe laat ik meerdere kolommen in panda's vallen??
- Hoe sorteer je op Groupby-panda's?
Kun je groeperen op meerdere kolommen?
Een GROUP BY-clausule kan twee of meer kolommen bevatten, of met andere woorden, een groepering kan uit twee of meer kolommen bestaan.
Hoe krijg je meer kolommen in Groupby-panda's?
De "Hallo, wereld!”Van Pandas GroupBy
Je belt . groupby () en geef de naam door van de kolom waarop u wilt groeperen, dit is "state" . Vervolgens gebruikt u ["achternaam"] om de kolommen op te geven waarop u de daadwerkelijke aggregatie wilt uitvoeren. U kunt veel meer dan alleen een enkele kolomnaam doorgeven .
Hoe groepeer je dataframes op kolommen?
Voorbeeld 1: gebruik de functie groupby () om de gegevens te groeperen op basis van het "Team". Pas nu de groupby () functie toe. # groepeer de gegevens over teamwaarde. # in alle gevormde groepen.
Hoe bereken je het gemiddelde van meerdere kolommen in panda's?
Roep panda's aan om het gemiddelde van meerdere kolommen in hetzelfde DataFrame te berekenen. Serie. mean () met een lijst met DataFrame-kolommen.
Hoe selecteer ik meerdere kolommen met slechts één groep??
2 antwoorden
- Voeg de extra kolommen toe aan de GROUP BY-component: GROUP BY Rls.RoleName, Pro.[Voornaam], Pro.[Achternaam]
- Voeg een statistische functie toe aan de relevante kolommen: SELECT Rls.RoleName, MAX (Pro.[FirstName]), MAX (Pro.[Achternaam])
Hoe gebruik ik meerdere kolommen in group by-clausule?
Onthoud deze bestelling:
- SELECT (wordt gebruikt om gegevens uit een database te selecteren)
- FROM (clausule wordt gebruikt om de tabellen weer te geven)
- WAAR (clausule wordt gebruikt om records te filteren)
- GROUP BY (clausule kan worden gebruikt in een SELECT-instructie om gegevens over meerdere records te verzamelen en de resultaten te groeperen op een of meer kolommen)
Hoe date je een Groupby in panda's??
Conclusie
- Met de Pandas Grouper-klasse kan de gebruiker de groupby-instructies voor een object specificeren.
- Selecteer een kolom via de belangrijkste parameter voor groepering en geef de frequentie op waarmee u wilt groeperen.
- Om de niveauparameter te gebruiken, stelt u de doelkolom in als de index en gebruikt u de as om de as langs de uit te voeren groepering te specificeren.
Wat keert Groupby in panda's terug?
Transformatie op een groep of een kolom retourneert een object dat is geïndexeerd met dezelfde grootte als dat wordt gegroepeerd.
Wat is niveau in Groupby-panda's?
Relatieve frequentie binnen elke groep
De groupby ("level = 0") selecteert het eerste niveau van een hiërarchische index. In ons geval is het eerste niveau dag.
Hoe som ik meerdere kolommen op in panda's DataFrame?
Hoe twee kolommen in een panda's DataFrame in Python worden opgeteld
- print (df)
- sum_column = df ["col1"] + df ["col2"]
- df ["col3"] = som_kolom.
- print (df)
Hoe laat ik meerdere kolommen in panda's vallen??
Zet meerdere kolommen neer met Panda's drop () met axis = 1
Om de functie Pandas drop () te gebruiken om kolommen neer te zetten, bieden we de meerdere kolommen die moeten worden verwijderd als een lijst. Bovendien moeten we ook het argument axis = 1 specificeren om de functie drop () te vertellen dat we kolommen laten vallen.
Hoe sorteer je op Groupby-panda's?
Gebruik panda's. PanelGroupBy. transform () en panda's. Dataframe. sort_values () om een gegroepeerd DataFrame te sorteren op een geaggregeerde som
- grouped_df = df. groupby ("A")
- df ["sum_column"] = grouped_df [["B"]]. transformeren (som)
- df = df. sort_values ("sum_column", ascending = True)
- df = df. drop ("sum_column", axis = 1)
