GroupBy에서 목록을 생성하기 위해 DataFrame 행을 그룹화하는 방법
Pandas를 사용한 데이터 조작 영역에서는 DataFrame 행을 조작해야 하는 경우가 많습니다. 특정 형식으로. 일반적인 요구 사항 중 하나는 특정 열을 기준으로 행을 그룹화하고 다른 열의 값을 목록으로 검색하는 것입니다.
아래 표시된 대로 'a' 및 'b' 열이 있는 DataFrame을 고려해 보세요.
a b A 1 A 2 B 5 B 5 B 4 C 6
목표는 이 DataFrame을 행이 'a' 열로 그룹화되고 'b' 열의 값이 각 그룹에 대한 목록으로 변환되는 새로운 DataFrame으로 변환하는 것입니다. 원하는 출력은 다음과 같습니다.
A [1, 2] B [5, 5, 4] C [6]
이를 달성하기 위해 아래 설명과 같이 pandas 'groupby' 및 'apply' 기능을 활용할 수 있습니다.
# Import the pandas library import pandas as pd # Create a DataFrame from the provided data df = pd.DataFrame( {'a':['A','A','B','B','B','C'], 'b':[1,2,5,5,4,6]}) # Group the DataFrame by column 'a' grouped = df.groupby('a') # Apply the list function to each group to get the 'b' values as lists group_b_lists = grouped['b'].apply(list) # Reset the index of the resulting Series to obtain a DataFrame df_result = group_b_lists.reset_index(name='b_lists') # Print the transformed DataFrame print(df_result)
이 코드는 효과적으로 원본 DataFrame을 'a' 열로 그룹화하고, 목록 함수를 각 그룹에 적용하고, 결과 목록을 'b_lists'라는 새 열에 할당합니다. 그런 다음 결과 DataFrame이 인쇄되어 원하는 출력을 표시합니다.
위 내용은 Pandas DataFrame 행을 그룹화하고 열 값을 목록으로 변환하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

pythonlistsareimplementedesdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredIntIguousUousUousUousUousUousUousUousUousUousInSeripendExeDaccess, LeadingSpyTHOCESS, ImpactingEperformance

PythonoffersfourmainmethodstoremoveElementsfromalist : 1) 제거 (값) 제거 (값) removesthefirstoccurrencefavalue, 2) pop (index) 제거 elementatAspecifiedIndex, 3) delstatemeveselementsByindexorSlice, 4) RemovesAllestemsfromTheChmetho

Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

arraysarecrucialinpythonimageProcessingAstheyenableantureficient -manipulationand analysysofimagedata.1) ImagesAreconTortonumpyArrays, withGrayScaleImages2DarraysAndColorImagesS3darrays.2) arraysallowforvectorizedoperations, inablingastAdmentments bri

ArraysareSareSareStificerTanlistSforoperationsbenefitingfrom DirectMemoryAccessandfixed-sizestructures.1) AccessingElements : ArraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousUousUousSougues.2) 반복 : ArraysleAgeCachelocalityFasterItertion.3) Mem

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.


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