panda grupează mai multe coloane

Folosește panda. DataFrame. groupby () pentru a grupa un DataFrame după mai multe coloane

1. print (df)
2. grouped_df = df. groupby (["Age", "ID"]) Grupați după coloanele "Age" și "ID"
3. pentru cheie, element în grouped_df:
4. a_group = grouped_df. get_group (cheie) Preluare grup.
5. print (a_group, "\ n")

1. Puteți grupa mai multe coloane?
2. Cum obțineți mai multe coloane în panda Groupby??
3. Cum grupați cadrele de date pe coloane?
4. Cum calculați media mai multor coloane în panda?
5. Cum pot selecta mai multe coloane cu un singur grup?
6. Cum folosesc mai multe coloane în grup prin clauză?
7. Cum te întâlnești cu un Groupby în panda?
8. Ce se întoarce Groupby în panda?
9. Ce este nivelul în panda Groupby?
10. Cum pot rezuma mai multe coloane în pandas DataFrame?
11. Cum scap mai multe coloane în panda?
12. Cum sortezi după panda Groupby?

Puteți grupa mai multe coloane?

O clauză GROUP BY poate conține două sau mai multe coloane - sau, cu alte cuvinte, o grupare poate consta din două sau mai multe coloane.

Cum obțineți mai multe coloane în panda Groupby??

„Bună ziua, lume!”Al Pandas GroupBy

Tu suni . groupby () și treceți numele coloanei pe care doriți să o grupați, care este „stare” . Apoi, utilizați ["last_name"] pentru a specifica coloanele pe care doriți să efectuați agregarea reală. Puteți transmite mult mai mult decât un singur nume de coloană .

Cum grupați cadrele de date pe coloane?

Exemplul # 1: Utilizați funcția groupby () pentru a grupa datele pe baza „Echipei”. Acum aplicați funcția groupby (). # grupați datele despre valoarea echipei. # în toate grupurile formate.

Cum calculați media mai multor coloane în panda?

Pentru a calcula media mai multor coloane din același DataFrame, apelați panda. Serie. mean () cu o listă de coloane DataFrame.

Cum pot selecta mai multe coloane cu un singur grup?

2 Răspunsuri

1. Adăugați coloanele suplimentare la clauza GROUP BY: GROUP BY Rls.RoleName, Pro.[Prenume], Pro.[Numele de familie]
2. Adăugați o funcție agregată pe coloanele relevante: SELECT Rls.RoleName, MAX (Pro.[Prenume]), MAX (Pro.[Numele de familie])

Cum folosesc mai multe coloane în grup prin clauză?

Amintiți-vă această comandă:

1. SELECT (este utilizat pentru a selecta date dintr-o bază de date)
2. FROM (clauza este utilizată pentru listarea tabelelor)
3. UNDE (clauza este utilizată pentru a filtra înregistrările)
4. GROUP BY (clauza poate fi utilizată într-o instrucțiune SELECT pentru a colecta date în mai multe înregistrări și a grupa rezultatele pe una sau mai multe coloane)

Cum te întâlnești cu un Groupby în panda?

Concluzie

1. Clasa Pandas Grouper permite utilizatorului să specifice instrucțiunile de grup pentru un obiect.
2. Selectați o coloană prin intermediul parametrului cheie pentru grupare și furnizați frecvența cu care să grupați.
3. Pentru a utiliza parametrul de nivel, setați coloana țintă ca index și utilizați axa pentru a specifica axa de-a lungul grupării care trebuie efectuată.

Ce se întoarce Groupby în panda?

Transformarea pe un grup sau o coloană returnează un obiect care este indexat cu aceeași dimensiune din care este grupat.

Ce este nivelul în panda Groupby?

Frecvența relativă în cadrul fiecărui grup

Groupby („level = 0”) selectează primul nivel al unui index ierarhic. În cazul nostru, primul nivel este ziua.

Cum pot rezuma mai multe coloane în pandas DataFrame?

Cum să însumați două coloane într-un pandas DataFrame în Python

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

Cum scap mai multe coloane în panda?

Aruncați mai multe coloane utilizând Pandas drop () cu axa = 1

Pentru a utiliza funcția Pandas drop () pentru a renunța la coloane, oferim coloanele multiple care trebuie abandonate ca listă. În plus, trebuie să specificăm și argumentul axis = 1 pentru a spune funcției drop () că aruncăm coloane.

Cum sortezi după panda Groupby?

Folosește panda. PanelGroupBy. transform () și panda. DataFrame. sort_values ​​() pentru a sorta un DataFrame grupat după o sumă agregată

1. grouped_df = df. groupby („A”)
2. df ["sum_column"] = grouped_df [["B"]]. transforma (suma)
3. df = df. sort_values ​​("sum_column", crescător = True)
4. df = df. drop („sum_column”, ax = 1)