


Calculer des statistiques par groupe avec Pandas GroupBy
Introduction
Lorsque vous travaillez avec des données, il est souvent souhaitable d'analyser et de comparer les statistiques de différents groupes. Pandas, une importante bibliothèque Python pour la manipulation de données, offre la fonctionnalité GroupBy pour effectuer ces opérations sans effort.
Obtenir le nombre de lignes par groupe
Le moyen le plus simple d'obtenir le nombre de lignes pour chaque groupe consiste à utiliser Méthode .size(). Cette méthode renvoie une série contenant des décomptes par groupe :
df.groupby(['col1','col2']).size()
Pour récupérer les décomptes au format tabulaire (c'est-à-dire sous forme de DataFrame avec une colonne "counts") :
df.groupby(['col1', 'col2']).size().reset_index(name='counts')
Calcul de plusieurs statistiques par groupe
Pour calculer plusieurs statistiques, utilisez la méthode .agg() avec un dictionnaire. Les clés spécifient les colonnes à calculer, tandis que les valeurs sont des listes des agrégations souhaitées (par exemple, « moyenne », « médiane » et « nombre ») :
df.groupby(['col1', 'col2']).agg({ 'col3': ['mean', 'count'], 'col4': ['median', 'min', 'count'] })
Personnalisation de la sortie des données
Pour plus de contrôle sur la sortie, des agrégations individuelles peuvent être jointes :
counts = df.groupby(['col1', 'col2']).size().to_frame(name='counts') counts.join(gb.agg({'col3': 'mean'}).rename(columns={'col3': 'col3_mean'})) \ .join(gb.agg({'col4': 'median'}).rename(columns={'col4': 'col4_median'})) \ .join(gb.agg({'col4': 'min'}).rename(columns={'col4': 'col4_min'})) \ .reset_index()
Cela produit un résultat plus structuré DataFrame avec des étiquettes de colonnes non imbriquées.
Notes de bas de page
Dans l'exemple fourni, les valeurs nulles peuvent entraîner des écarts dans le nombre de lignes utilisées pour différents calculs. Cela souligne l'importance de prendre en compte les valeurs nulles lors de l'interprétation des statistiques par groupe.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

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