Aggregation in Pandas
Mit Pandas k?nnen Sie verschiedene Aggregationsoperationen durchführen, um die Dimensionalit?t zu reduzieren und Daten zusammenzufassen.
Frage 1: Wie kann ich Aggregation mit Pandas durchführen?
Pandas bietet viele Aggregationsfunktionen, einschlie?lich mean(), sum(), count(), min() und max(). Mit diesen Funktionen k?nnen Sie zusammenfassende Statistiken für jede Gruppe berechnen. Zum Beispiel:
# Calculate mean of each group based on 'A' and 'B' columns df1 = df.groupby(['A', 'B']).mean() # Print the results print(df1)
Frage 2: Kein DataFrame nach der Aggregation! Was ist passiert?
Wenn Sie die Aggregation auf mehrere Spalten anwenden, kann das resultierende Objekt abh?ngig von der Anzahl der gruppierten Spalten eine Serie oder ein DataFrame sein.
- Serie: Wenn Sie nach einer oder mehreren Spalten gruppieren, ist das Ergebnis eine Reihe mit einem entsprechenden Index Gruppen.
- DataFrame:Wenn Sie nur nach einer Spalte gruppieren, ist das Ergebnis ein DataFrame mit Spalten, die den ursprünglichen Spalten entsprechen.
Um einen DataFrame zu erhalten Verwenden Sie bei allen Spalten as_index=False in der Groupby-Funktion.
Frage 3: Wie kann ich haupts?chlich Zeichenfolgenspalten aggregieren (zu Listen, Tupel, Zeichenfolgen mit Trennzeichen)?
Um Zeichenfolgenspalten zu aggregieren, k?nnen Sie Listen-, Tupel- oder Join-Operationen verwenden.
- Liste: Konvertieren Sie die Spalte in eine Liste mit list() oder GroupBy.apply(list).
- Tupel: Konvertieren Sie die Spalte in ein Tupel mit tuple() oder GroupBy.apply(tuple).
- String mit Trennzeichen: Kombinieren Sie die Strings mit einem Trennzeichen mit str.join().
Zum Beispiel:
# Convert 'B' column values to a list for each group
df1 = df.groupby('A')['B'].agg(list).reset_index()
# Combine 'B' column values into a string with separator for each group
df2 = df.groupby('A')['B'].agg(','.join).reset_index()
Frage 4: Wie kann ich Z?hlungen aggregieren?
Zu z?hlen Für nicht fehlende Werte in jeder Gruppe verwenden Sie GroupBy.count(). Um alle Werte, einschlie?lich der fehlenden, zu z?hlen, verwenden Sie GroupBy.size().
Zum Beispiel:
# Count non-missing values in 'C' column for each group
df1 = df.groupby('A')['C'].count().reset_index(name='COUNT')
# Count all values in 'A' column for each group
df2 = df.groupby('A').size().reset_index(name='COUNT')
Frage 5: Wie kann ich eine neue Spalte erstellen, die mit aggregierten Werten gefüllt ist?
Mit der transform()-Methode k?nnen Sie eine neue Spalte hinzufügen, die die aggregierten Werte enth?lt. Die Funktion transform() wendet die angegebene Operation auf jede Gruppe an und gibt ein neues Objekt mit der gleichen Gr??e wie das Original zurück.
Zum Beispiel:
# Create a new 'C1' column with the sum of 'C' grouped by 'A'
df['C1'] = df.groupby('A')['C'].transform('sum')Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie führt man eine Datenaggregation mit Pandas durch?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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