문제:
Pandas의 DataFrame df를 사용하고 여러 항목에서 평균, 개수 등과 같은 그룹별 통계를 계산하려고 합니다. columns.
빠른 답변:
그룹당 행 수를 얻으려면 .size()를 호출하면 시리즈가 반환됩니다.
df.groupby(['col1','col2']).size()
개수가 열로 포함된 DataFrame 결과의 경우 사용:
df.groupby(['col1', 'col2']).size().reset_index(name='counts')
자세한 예:
DataFrame df 고려:
col1 col2 col3 col4 col5 col6 0 A B 0.20 -0.61 -0.49 1.49 1 A B -1.53 -1.01 -0.39 1.82 2 A B -0.44 0.27 0.72 0.11 3 A B 0.28 -1.32 0.38 0.18 4 C D 0.12 0.59 0.81 0.66 5 C D -0.13 -1.65 -1.64 0.50 6 C D -1.42 -0.11 -0.18 -0.44 7 E F -0.00 1.42 -0.26 1.17 8 E F 0.91 -0.47 1.35 -0.34 9 G H 1.48 -0.63 -1.14 0.17
행 가져오기 개수:
df.groupby(['col1', 'col2']).size()
출력:
col1 col2 A B 4 C D 3 E F 2 G H 1 dtype: int64
개수를 사용하여 DataFrame 생성:
df.groupby(['col1', 'col2']).size().reset_index(name='counts')
출력:
col1 col2 counts 0 A B 4 1 C D 3 2 E F 2 3 G H 1
결과 포함 추가 통계:
평균, 중앙값, 최소값과 같은 추가 통계를 계산하려면 agg()를 사용하세요.
(df .groupby(['col1', 'col2']) .agg({ 'col3': ['mean', 'count'], 'col4': ['median', 'min', 'count'] }))
출력:
col4 col3 median min count mean count col1 col2 A B -0.810 -1.32 4 -0.372500 4 C D -0.110 -1.65 3 -0.476667 3 E F 0.475 -0.47 2 0.455000 2 G H -0.630 -0.63 1 1.480000 1
통계를 개별 집계로 분할:
통계를 더 효과적으로 제어하려면 출력, 통계를 분할하고 조인을 사용하여 결합:
gb = df.groupby(['col1', 'col2']) counts = gb.size().to_frame(name='counts') (counts .join(gb.agg({'col3': 'mean'}).rename(columns={'col3': 'col3_mean'})) .join(gb.agg({'col4': 'median'}).rename(columns={'col4': 'col4_median'})) .join(gb.agg({'col4': 'min'}).rename(columns={'col4': 'col4_min'})) .reset_index() )
출력:
col1 col2 counts col3_mean col4_median col4_min 0 A B 4 -0.372500 -0.810 -1.32 1 C D 3 -0.476667 -0.110 -1.65 2 E F 2 0.455000 0.475 -0.47 3 G H 1 1.480000 -0.630 -0.63
위 내용은 Pandas GroupBy에서 그룹별 통계(개수, 평균 등)를 계산하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!