


Wie gruppiere und sortiere ich Daten in bestimmten Spalten in einem DataFrame?
Pandas Groupby und Sortieren innerhalb von Gruppen
Das Gruppieren eines DataFrame nach mehreren Spalten ist eine häufige Aufgabe bei der Datenbearbeitung. Es ermöglicht uns, Daten nach diesen Spalten zu aggregieren und weitere Operationen an den aggregierten Ergebnissen durchzuführen. Allerdings ist es oft notwendig, die aggregierten Ergebnisse innerhalb jeder Gruppe zu sortieren, um die oberen oder unteren Zeilen zu erhalten.
Beachten Sie den in der Frage bereitgestellten DataFrame df:
count job source 0 2 sales A 1 4 sales B 2 6 sales C 3 3 sales D 4 7 sales E 5 5 market A 6 3 market B 7 2 market C 8 4 market D 9 1 market E
Das Ziel ist Gruppieren Sie df nach Job- und Quellspalten und sortieren Sie dann die Spalte „Anzahl“ in absteigender Reihenfolge innerhalb jeder der Gruppen. Um dies zu erreichen, können wir die Funktionen groupby() und sort_values() wie folgt verwenden:
<code class="python">df.groupby(['job', 'source'])['count'].sum().sort_values(ascending=False)</code>
Dadurch wird die Spalte „count“ innerhalb jeder Gruppe in absteigender Reihenfolge sortiert und die folgende Ausgabe bereitgestellt:
job source sales E 7 C 6 B 4 D 3 A 2 market A 5 D 4 B 3 C 2 E 1
Wenn wir jedoch nur die obersten drei Zeilen innerhalb jeder Gruppe erhalten möchten, können wir die Funktion head() verwenden:
<code class="python">df.groupby(['job', 'source'])['count'].sum().sort_values(ascending=False).groupby('job').head(3)</code>
Dies wird uns das folgende Ergebnis liefern:
count job source 4 7 sales E 2 6 sales C 1 4 sales B 5 5 market A 8 4 market D 6 3 market B
Durch die Kombination der Funktionen groupby(), sort_values() und head() können wir die oberen oder unteren Zeilen innerhalb jeder Gruppe in Pandas effektiv gruppieren, sortieren und auswählen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie gruppiere und sortiere ich Daten in bestimmten Spalten in einem DataFrame?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Thedifferencebetweenaforloopandawhileloopinpythonisthataforloopisusedwhenthennumnofiterationssisknowninadvance, während

In Python eignen sich für Schleifen für Fälle, in denen die Anzahl der Iterationen bekannt ist, während Schleifen für Fälle geeignet sind, in denen die Anzahl der Iterationen unbekannt ist und mehr Kontrolle erforderlich ist. 1) Für Schleifen eignen sich zum Durchqueren von Sequenzen wie Listen, Zeichenfolgen usw. mit prägnantem und pythonischem Code. 2) Während Schleifen angemessener sind, wenn Sie die Schleife gemäß den Bedingungen steuern oder auf Benutzereingaben warten müssen, müssen Sie jedoch aufmerksam machen, um unendliche Schleifen zu vermeiden. 3) In Bezug auf die Leistung ist die für die Schleife etwas schneller, aber der Unterschied ist normalerweise nicht groß. Durch die Auswahl des richtigen Schleifentyps können Sie die Effizienz und Lesbarkeit Ihres Codes verbessern.

In Python können Listen mit fünf Methoden zusammengeführt werden: 1) Verwenden von Operatoren, die einfach und intuitiv sind, für kleine Listen geeignet sind; 2) Verwenden Sie die Extend () -Methode, um die ursprüngliche Liste direkt zu ändern, die für Listen geeignet sind, die häufig aktualisiert werden müssen. 3) Listenanalyseformeln verwenden, präzise und operativ für Elemente; 4) Verwenden Sie die Funktion iterertools.chain (), um den Speicher effizient zu machen, und für große Datensätze geeignet. 5) Verwenden Sie * Operatoren und Zip () -Funktion, um für Szenen geeignet zu sein, in denen Elemente gepaart werden müssen. Jede Methode hat ihre spezifischen Verwendungen und Vor- und Nachteile, und die Projektanforderungen und die Leistung sollten bei der Auswahl berücksichtigt werden.

Forloopsusedwhenthenumberofofiterationssisknown, whileleloopsusedUntilaconDitionisMet.1) Forloopsardealforsequenceslikelisten, usingSyntax -Like'forfruitinFruits: Print (Frucht) '. 2) WhileloopsuitableFoRuancnownitationCaperitationCountcounts, z. B., z. B., z

Toconcatenatealistoflistsinpython, usextend, listCompresions, itertools.chain, orrecursivefunctions.1) ExtendMethodisStraightforwardbutverbose.2) LISTCOMPRETRAUSIERUNGEN ITCOMPREDREPENSIONSARECONCISEIDEILGEFORTICEFORGELAGELAGERDATASETEN.

Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.


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