So verwenden Sie die Groupby-Funktion

Die Verwendung der Groupby-Funktion ist „DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, Squeeze=False, beobachtet=False, dropna=True) ". Die Groupby-Funktion ist eine gängige Datenverarbeitungsfunktion zum Gruppieren von Daten.

Die Groupby-Funktion ist eine gängige Datenverarbeitungsfunktion zum Gruppieren von Daten. Es kann Daten gemäß festgelegten Bedingungen in mehrere Gruppen aufteilen und Aggregationen, Statistiken oder andere Vorgänge für die Elemente in jeder Gruppe durchführen. Die Groupby-Funktion kann auf verschiedene Datenstrukturen wie Listen, Wörterbücher, Datenrahmen usw. angewendet werden.

Die Verwendung der Groupby-Funktion kann je nach Programmiersprache und Datenverarbeitungsbibliothek variieren. Im Folgenden wird die Pandas-Bibliothek in Python als Beispiel verwendet, um die Verwendung der Groupby-Funktion vorzustellen.

In der Pandas-Bibliothek ist die Groupby-Funktion eine Methode des DataFrame-Objekts, die zum Gruppieren von Daten verwendet wird. Es kann Daten nach einer bestimmten Spalte oder mehreren Spalten gruppieren und Aggregationen, Statistiken oder andere Vorgänge für jede Gruppe durchführen. Die grundlegende Syntax der

groupby-Funktion lautet wie folgt:

DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, dropna=True)

Unter ihnen lautet die Parameterbeschreibung wie folgt:

- „by“: Gibt den Spaltennamen oder die Liste der Spaltennamen für die Gruppierung an. Kann eine Zeichenfolge, eine Liste oder ein Wörterbuch sein. Wenn es sich um eine Zeichenfolge handelt, bedeutet dies die Gruppierung nach einer einzelnen Spalte. Wenn es sich um eine Liste handelt, bedeutet dies die Gruppierung nach mehreren Spalten. Wenn es sich um ein Wörterbuch handelt, bedeutet dies die Gruppierung nach den Schlüssel-Wert-Paaren des Wörterbuchs.

- „Achse“: Gibt die Achse der Gruppierung an. Der Standardwert ist 0, was eine Gruppierung nach Zeile bedeutet; wenn er 1 ist, bedeutet er eine Gruppierung nach Spalte.

- „Ebene“: Geben Sie die Gruppierungsebene an. Für mehrstufige indizierte Daten können Sie Ebenen für die Gruppierung angeben.

- `as_index`: Gibt an, ob die gruppierte Spalte als Index verwendet werden soll. Der Standardwert ist True, was bedeutet, dass die gruppierte Spalte als Index verwendet wird; wenn er False ist, wird die gruppierte Spalte nicht als Index verwendet.

- „Sortieren“: Geben Sie an, ob die gruppierten Ergebnisse sortiert werden sollen. Der Standardwert ist „True“, was bedeutet, dass die Gruppierungsergebnisse sortiert werden; wenn er „False“ ist, werden die Gruppierungsergebnisse nicht sortiert.

– „group_keys“: Gibt an, ob Gruppenschlüssel in die Ergebnisse einbezogen werden sollen. Der Standardwert ist „True“, was bedeutet, dass der Gruppierungsschlüssel im Ergebnis enthalten ist; wenn er „False“ ist, ist der Gruppierungsschlüssel nicht im Ergebnis enthalten.

- „squeeze“: Geben Sie an, ob ein einzelner Datensatz komprimiert werden soll. Der Standardwert ist „False“, was bedeutet, dass eine einzelne Datengruppe nicht komprimiert wird; wenn er „True“ ist, wird eine einzelne Datengruppe komprimiert.

- „observed“: Gibt an, ob alle Gruppierungsschlüssel beobachtet werden sollen. Der Standardwert ist „Falsch“, was bedeutet, dass nicht alle Gruppierungsschlüssel beobachtet werden. Bei „True“ werden alle Gruppierungsschlüssel beobachtet.

- „dropna“: Geben Sie an, ob fehlende Werte gelöscht werden sollen. Der Standardwert ist True, was bedeutet, dass fehlende Werte gelöscht werden; wenn er False ist, werden fehlende Werte nicht gelöscht.

Das Folgende ist ein einfaches Beispiel, das die Verwendung der Groupby-Funktion zeigt:

import pandas as pd
# 创建一个DataFrame对象
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 25, 30],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 5000, 6000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照Name列进行分组，并计算平均工资
grouped = df.groupby('Name')
average_salary = grouped['Salary'].mean()
print(average_salary)

Im obigen Beispiel haben wir ein DataFrame-Objekt erstellt, das Name, Alter und Gehalt enthält. Anschließend verwenden wir die Funktion „groupby“, um nach der Spalte „Name“ zu gruppieren und das Durchschnittsgehalt für jede Gruppe zu berechnen. Abschließend drucken wir die Ergebnisse für das Durchschnittsgehalt aus.

Die Groupby-Funktion kann komplexere Vorgänge ausführen, z. B. das Anwenden von Aggregatfunktionen, das Filtern von Daten, das Durchlaufen von Gruppen usw. Im Folgenden sind einige häufig verwendete Groupby-Funktionsoperationen aufgeführt:

- Aggregationsfunktionen anwenden: Sie können Aggregationsfunktionen (z. B. Summe, Mittelwert, Anzahl usw.) verwenden, um die gruppierten Daten zu aggregieren und die statistischen Ergebnisse jeder Gruppe zu erhalten.

- Daten filtern: Sie können gruppierte Daten nach Bedingungen filtern, um Daten zu erhalten, die die Bedingungen erfüllen.

- Gruppen durchlaufen: Sie können eine for-Schleife verwenden, um die gruppierten Daten zu durchlaufen und jede Gruppe zu bearbeiten.

Neben der Pandas-Bibliothek bieten auch andere Programmiersprachen und Datenverarbeitungsbibliotheken ähnliche Groupby-Funktionen zum Gruppieren von Daten. Bei spezifischer Verwendung können Sie die entsprechende Groupby-Funktion entsprechend den spezifischen Anforderungen und der Datenstruktur auswählen und sich zur Verwendung auf die entsprechende Dokumentation beziehen.

Zusammenfassend ist die Groupby-Funktion eine gängige Datenverarbeitungsfunktion, die zum Gruppieren von Daten verwendet wird. Es kann Daten basierend auf bestimmten Bedingungen in mehrere Gruppen aufteilen und für jede Gruppe Aggregationen, Statistiken oder andere Vorgänge durchführen. Die spezifische Verwendung kann je nach Programmiersprache und Datenverarbeitungsbibliothek variieren. Zur Verwendung müssen Sie sich auf die entsprechende Dokumentation beziehen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie die Groupby-Funktion. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!