이 튜토리얼에서는 Pandas DataFrame에서 두 열의 조합 발생 횟수를 계산하고 식별하는 방법을 보여줍니다. 그룹화된 열 중 하나에 있는 각 고유 값의 최대 개수입니다.
다음 Pandas DataFrame df를 고려하세요.
<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>
df에서 col5와 col2의 각 고유 조합 수를 얻으려면 groupby 함수와 크기 방법을 활용할 수 있습니다.
<code class="python">df.groupby(['col5', 'col2']).size()</code>
출력은 다음과 같습니다.
col5 col2 1 A 1 D 3 2 B 2 etc...
각 col2 값의 최대 개수를 확인하려면 groupby 함수의 크기 방법을 사용하여 그룹 크기를 계산한 다음 첫 번째 수준에서 groupby를 사용하여 최대값을 찾을 수 있습니다. 각각의 고유한 col2 값에 대해:
<code class="python">df.groupby(['col5', 'col2']).size().groupby(level=1).max()</code>
이 결과는 다음과 같습니다.
col2 A 3 B 2 C 1 D 3 dtype: int64
위 내용은 두 열로 DataFrame을 그룹화하고, 발생 횟수를 계산하고, 최대 개수를 찾는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!