Wie zähle ich Zeilen basierend auf gemeinsamen Spaltenwerten in einem Pandas-DataFrame?

Zeilen basierend auf gemeinsamen Spaltenwerten in einem Datenrahmen zählen

Viele Datensätze enthalten doppelte Zeilen mit identischen Werten für bestimmte Spalten. Um die Häufigkeit dieser Vorkommnisse zu analysieren, können wir DataFrame-Gruppierungstechniken einsetzen.

Stellen Sie sich einen DataFrame vor, der aus den Spalten „Gruppe“ und „Größe“ besteht:

Group	Size	Time
Short	Small	2
Moderate	Medium	1
Moderate	Small	1
Tall	Large	1

GroupBy und Size

Mit der Pandas-Groupby-Funktion können wir Zeilen basierend auf angegebenen Spalten gruppieren. Die Größenfunktion bietet eine praktische Möglichkeit, die Anzahl der Zeilen innerhalb jeder Gruppe zu zählen.

<code class="python">import pandas as pd

# Load the sample data
data = {'Group': ['Short', 'Short', 'Moderate', 'Moderate', 'Tall'], 'Size': ['Small', 'Small', 'Medium', 'Small', 'Large']}
df = pd.DataFrame(data)

# Group by "Group" and "Size" columns
dfg = df.groupby(by=["Group", "Size"]).size()</code>

Dieser Vorgang würde eine Serie mit der folgenden Ausgabe zurückgeben:

Group     Size
Moderate  Medium    1
          Small     1
Short     Small     2
Tall      Large     1
dtype: int64

Zurücksetzen Index und Optionalität

Um die Serie in einen DataFrame mit einer Spalte für die Zählungen umzuwandeln, können wir reset_index verwenden und einen Namen für die neue Spalte angeben:

<code class="python">dfg = df.groupby(by=["Group", "Size"]).size().reset_index(name="Time")</code>

Zusätzlich Abhängig von Ihren spezifischen Anforderungen können Sie Variationen der Groupby-Funktion mit dem Parameter as_index verwenden:

<code class="python"># Option 1: Explicitly set index to True
dfg = df.groupby(by=["Group", "Size"], as_index=True).size()

# Option 2: Leave index unchanged (default)
dfg = df.groupby(by=["Group", "Size"]).size()

# Option 3: Explicitly set index to False
dfg = df.groupby(by=["Group", "Size"], as_index=False).size()</code>

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