Wie kann ich die SQL-GRUPPE DURCH die Funktionalität in Pandas erreichen?

Implementierung der GROUP BY HAVING-Funktion von SQL in Pandas

SQLs GROUP BY HAVING-Klausel ermöglicht Benutzern das Filtern von Daten basierend auf Bedingungen auf Gruppenebene und bietet so eine leistungsstarke Methode zur Datenaggregation und -analyse. In Pandas kann eine gleichwertige Funktionalität durch die Kombination der Methoden groupby und filter erreicht werden.

Groupby-Methode

Die

groupby-Methode unterteilt den DataFrame basierend auf den angegebenen Spalten in mehrere Gruppen. Jede Gruppe enthält Zeilen mit demselben Wert in der Gruppierungsspalte. Zum Beispiel:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2], [1, 3], [5, 6]], columns=['A', 'B'])

g = df.groupby('A')

Das generierte „g“-Objekt ist ein GroupBy-Objekt, das jede Gruppe als separate Einheit darstellt.

Filtermethode

Mit der Methode

filter kann der Benutzer einen booleschen Filter auf ein GroupBy-Objekt anwenden. Dieser Filter wirkt sich individuell auf jede Gruppe aus und ermöglicht die Auswahl bestimmter Gruppen anhand benutzerdefinierter Kriterien.

Um die HAVING-Klausel von SQL zu simulieren, können Sie eine Filterfunktion definieren, die die Bedingung für die Gruppe selbst auswertet. Diese Funktion muss True zurückgeben, wenn die Gruppe die Bedingung erfüllt, andernfalls False. Zum Beispiel:

def filter_condition(group):
    return len(group) > 1

g.filter(filter_condition)

Dieser Vorgang wählt nur Gruppen aus, deren Länge (d. h. Anzahl der Zeilen) größer als 1 ist.

Leistungshinweise

Beachten Sie für eine optimale Leistung, dass die filter-Methode jede Gruppe nacheinander verarbeitet. Daher empfiehlt es sich, bei großen Datensätzen optimierte Filterfunktionen zu verwenden und verschachtelte Schleifen oder komplexe Berechnungen in der Funktion zu vermeiden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich die SQL-GRUPPE DURCH die Funktionalität in Pandas erreichen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!