Pandas でのグループ化された合計に基づいた新しい列の作成
問題ステートメント
値の合計に基づいて新しい列を作成しようとしたときpandas の groupby() を使用して日付でグループ化すると、NaN の結果が発生します。目的は、その日付に関連付けられた行数に関係なく、すべての日付の特定の値の合計を表示する列を追加することです。
解決策
これを達成するには、変換()関数を採用しています。行ごとに操作する apply() 関数とは異なり、transform() はグループ化されたデータに対して計算を実行し、元のデータフレームと一致する系列を返します。
df['Data4'] = df['Data3'].groupby(df['Date']).transform('sum')
ここで段階的に説明します。 :
- df['Data3'].groupby(df['Date']): この行は 'Data3' をグループ化します。 'Date' による列。
- transform('sum'): 'transform' 関数はグループ化されたオブジェクトに適用され、各日付グループの 'Data3' の合計を計算します。
- 結果は元のデータフレームと整合した系列となり、「Data4」という名前の新しい列として追加できます。
例使用法
次のデータフレームを考えます:
Date Sym Data2 Data3 0 2015-05-08 aapl 11 5 1 2015-05-07 aapl 8 8 2 2015-05-06 aapl 10 6 3 2015-05-05 aapl 15 1 4 2015-05-08 aaww 110 50 5 2015-05-07 aaww 60 100 6 2015-05-06 aaww 100 60 7 2015-05-05 aaww 40 120
transform() 関数を適用すると:
df['Data4'] = df['Data3'].groupby(df['Date']).transform('sum')
結果は次のようになります:
Date Sym Data2 Data3 Data4 0 2015-05-08 aapl 11 5 55 1 2015-05-07 aapl 8 8 108 2 2015-05-06 aapl 10 6 66 3 2015-05-05 aapl 15 1 121 4 2015-05-08 aaww 110 50 55 5 2015-05-07 aaww 60 100 108 6 2015-05-06 aaww 100 60 66 7 2015-05-05 aaww 40 120 121
として出力から明らかなように、「Data4」列には、一意の各データの「Data3」の合計が保持されます。 「日付」の値。
以上が「transform()」を使用してパンダにグループ化された合計を含む新しい列を追加する方法の詳細内容です。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。

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)

keydifferencesは、「for」と「while "loopsare:1)" for "for" loopsareideal forterating overencesonownowiterations、while2) "for" for "for" for "for" for "for" for "for" for for for for "wide" loopsarebetterunuinguntinunuinguntinisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisations.un

Pythonでは、さまざまな方法でリストを接続して重複要素を管理できます。1)オペレーターを使用するか、すべての重複要素を保持します。 2)セットに変換してから、リストに戻ってすべての重複要素を削除しますが、元の順序は失われます。 3)ループを使用するか、包含をリストしてセットを組み合わせて重複要素を削除し、元の順序を維持します。


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