DataFrame を 2 つの列でグループ化し、カウントを取得する
このチュートリアルでは、Pandas DataFrame 内の 2 つの列の組み合わせの出現をカウントし、グループ化された列の 1 つにおける各一意の値の最大数。
問題ステートメント
次の Pandas DataFrame df を考えてみましょう:
<code class="python">df = pd.DataFrame([ [1.1, 1.1, 1.1, 2.6, 2.5, 3.4,2.6,2.6,3.4,3.4,2.6,1.1,1.1,3.3], list('AAABBBBABCBDDD'), [1.1, 1.7, 2.5, 2.6, 3.3, 3.8,4.0,4.2,4.3,4.5,4.6,4.7,4.7,4.8], ['x/y/z','x/y','x/y/z/n','x/u','x','x/u/v','x/y/z','x','x/u/v/b','-','x/y','x/y/z','x','x/u/v/w'], ['1','3','3','2','4','2','5','3','6','3','5','1','1','1'] ]).T df.columns = ['col1','col2','col3','col4','col5']</code>
Count Occurrences
df 内の Col5 と Col2 の一意の組み合わせの数を取得するには、groupby 関数の後に size メソッドを使用します:
<code class="python">df.groupby(['col5', 'col2']).size()</code>
出力は次のようになります:
col5 col2 1 A 1 D 3 2 B 2 etc...
各col2値の最大数を求める
各col2値の最大数を決定するには、groupby関数のsizeメソッドを使用してグループサイズを計算し、最初のレベルでgroupbyを使用して最大値を見つけることができます。一意の各 Col2 値:
<code class="python">df.groupby(['col5', 'col2']).size().groupby(level=1).max()</code>
これにより、次の出力が生成されます:
col2 A 3 B 2 C 1 D 3 dtype: int64
以上がデータフレームを 2 つの列でグループ化し、出現回数をカウントし、最大数を見つけるにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

pythonusesahybridmodelofcompilation andtertation:1)thepythoninterpretercompilessourcodeodeplatform-indopent bytecode.2)thepythonvirtualmachine(pvm)thenexecuteTesthisbytecode、balancingeaseoputhswithporformance。

pythonisbothintersedand compiled.1)it'scompiledtobytecode forportabalityacrossplatforms.2)bytecodeisthenは解釈され、開発を許可します。

loopsareideal whenyouwhenyouknumberofiterationsinadvance、foreleloopsarebetterforsituationsは、loopsaremoreedilaConditionismetを使用します

henthenumber ofiterationsisknown advanceの場合、dopendonacondition.1)forloopsareideal foriterating over for -for -for -saredaverseversives likelistorarrays.2)whileopsaresupasiable forsaresutable forscenarioswheretheloopcontinupcontinuspificcond

pythonisnotpurelyLepted; itusesahybridapproachofbytecodecodecodecodecodecodedruntimerttation.1)pythoncompilessourcodeintobytecode、whodythepythonvirtualmachine(pvm).2)

ToconcatenateListsinpythothesheElements、使用:1)Operatortokeepduplicates、2)asettoremoveduplicates、or3)listcomplunting for controloverduplicates、各メトドハスディフェルフェルフェントパフォーマンスアンドソーダーインプリテーション。

pythonisantertedlanguage、useaseofuseandflexibility-butfactingporformantationationsincriticalapplications.1)解釈されたlikepythonexecuteline-by-lineを解釈します

Useforloopswhenthenumberofiterationsisknowninadvance、andwhiloopswheniterationsdependonacondition.1)forloopsareidealforsecenceslikelistoranges.2)


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