Pandas DataFrame を 2 つの列でグループ化し、観測値をカウントする方法は?

Pandas DataFrame: 2 つの列によるグループ化と観測値のカウント

データ分析では、特定の列とデータに基づいてデータをグループ化することが必要になることがよくあります。各グループ内の観測値の数を数えます。 Pandas DataFrame を使用してこれを実現するには、次の問題を詳しく調べてみましょう。

問題ステートメント:

複数の列を持つ Pandas DataFrame を考えてみましょう。目標は、2 つの列 ('col5' と 'col2') に基づいて DataFrame をグループ化し、各グループ内の一意の行の数をカウントすることです。さらに、各 'col2' 値の最大数を決定する必要があります。

解決策:

DataFrame をグループ化し、各グループ内の行をカウントするには、次のようにします。 Pandasのgroupby()関数を利用します。以下に段階的なアプローチを示します:

ステップ 1: DataFrame をグループ化する

DataFrame を 'col5' 列と 'col2' 列でグループ化します:

<code class="python">grouped_df = df.groupby(['col5', 'col2'])</code>

ステップ 2: 行を数える

グループ化された DataFrame に size() 関数を適用して、各グループ内の一意の行数を数えます:

<code class="python">counts = grouped_df.size()</code>

ステップ 3: 各 'col2' の最大数を見つける

各 'col2' 値の最大数を見つけるには、カウント DataFrame を 'col2' でさらにグループ化します。 max() 関数を適用します:

<code class="python">max_counts = counts.groupby(level=1).max()</code>

出力:

上記の手順により、2 つの個別の DataFrame が提供されます:

• counts: 各グループの一意の行の数を表示します。
• max_counts: 各 'col2' 値の最大数を表示します。

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