Pandas GroupBy MultiIndex シリーズ出力からの行の取得
マルチインデックスを持つ DataFrame を指定すると、GroupBy 操作を実行してカウントすることができますまたは値を集計します。ただし、結果として得られる出力は階層インデックスを持つ Series であるため、生の行を表示することが困難になります。この記事では、この出力を元の行を含む DataFrame に変換する方法について説明します。
質問:
Pandas GroupBy マルチインデックス シリーズ出力を変換するにはどうすればよいですか。例:
City Name Name City Alice Seattle 1 1 Bob Seattle 2 2 Mallory Portland 2 2 Seattle 1 1
を元のすべてのデータフレームを保持する別の DataFrame にコピーします。 rows?
答え:
Series を DataFrame に変換し直すための鍵は、階層インデックスを処理することです。ここでは 2 つのアプローチを示します。
1. add_suffix とreset_index の使用
g1.add_suffix('_Count').reset_index()
このメソッドは、列名にサフィックスを追加し、階層インデックスをリセットして、フラットな新しい DataFrame を作成します。インデックス。
出力:
Name City City_Count Name_Count 0 Alice Seattle 1 1 1 Bob Seattle 2 2 2 Mallory Portland 2 2 3 Mallory Seattle 1 1
2. DataFrame とreset_index の使用
DataFrame({'count' : df1.groupby( [ "Name", "City"] ).size()}).reset_index()
このメソッドは、グループ化されたサイズから新しい DataFrame を作成し、階層インデックスをリセットしてフラットな DataFrame を取得します。
出力:
Name City count 0 Alice Seattle 1 1 Bob Seattle 2 2 Mallory Portland 2 3 Mallory Seattle 1
これらのアプローチにより、GroupBy から行を抽出できます。 multi-index シリーズは、すべての元のデータを含む DataFrame を出力および再構築します。
以上がPandas GroupBy マルチインデックス シリーズ出力を DataFrame に変換して戻す方法は?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。

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Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

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