


Bagaimana untuk Menambah Lajur Agregat pada Bingkai Data Berkumpulan dalam Panda?
Menambah Lajur pada Bingkai Data Berkumpulan dalam Panda
Apabila bekerja dengan bingkai data dalam Pandas, selalunya perlu untuk mengumpulkan data dan nilai agregat dalam kumpulan. Biasanya, ini melibatkan penciptaan kerangka data berasingan dengan hasil pengagregatan. Walau bagaimanapun, ia juga berguna untuk menambah lajur agregat ini terus ke bingkai data asal.
Mari kita ilustrasikan ini dengan contoh bingkai data yang mudah:
<code class="python">df = pd.DataFrame({'c': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2], 'type': ['m', 'n', 'o', 'm', 'm', 'n', 'n']})</code>
Untuk mengira nilai 'jenis' untuk setiap nilai 'c', kita boleh menggunakan kod berikut:
<code class="python">g = df.groupby('c')['type'].value_counts().reset_index(name='t')</code>
Ini mencipta kerangka data baharu 'g' dengan tiga lajur: 'c', 'type' dan 't' mewakili kiraan setiap 'jenis' dalam setiap 'c'.
Seterusnya, kita boleh menggunakan kaedah 'size()' untuk mengira bilangan baris dalam setiap kumpulan:
<code class="python">a = df.groupby('c').size().reset_index(name='size')</code>
Ini mencipta bingkai data baharu 'a' dengan dua lajur: 'c' dan 'saiz' yang mengandungi bilangan baris dalam setiap kumpulan 'c'.
Untuk menambah lajur 'saiz' pada bingkai data asal, satu pilihan ialah menggunakan fungsi 'map()' seperti yang ditunjukkan dalam soalan. Walau bagaimanapun, pendekatan yang lebih mudah ialah menggunakan kaedah 'transform()':
<code class="python">g['size'] = df.groupby('c')['type'].transform('size')</code>
Kaedah 'transform()' mengembalikan Siri dengan indeksnya sejajar dengan kerangka data asal. Dengan memperuntukkan Siri ini kepada lajur baharu dalam bingkai data terkumpul, kami menambahkan nilai agregat kembali ke kerangka data asal dengan berkesan.
Bingkai data 'g' yang terhasil kini akan mengandungi lajur 'saiz' tambahan:
c type t size 0 1 m 1 3 1 1 n 1 3 2 1 o 1 3 3 2 m 2 4 4 2 n 2 4
Pendekatan ini menyediakan cara yang mudah dan cekap untuk menambah lajur teragregat pada bingkai data terkumpul dalam Panda.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menambah Lajur Agregat pada Bingkai Data Berkumpulan dalam Panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.

Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data, manakala C sesuai untuk prestasi tinggi dan kawalan asas. 1) Python mudah digunakan, dengan sintaks ringkas, dan sesuai untuk sains data dan pembangunan web. 2) C mempunyai prestasi tinggi dan kawalan yang tepat, dan sering digunakan dalam pengaturcaraan permainan dan sistem.

Masa yang diperlukan untuk belajar python berbeza dari orang ke orang, terutamanya dipengaruhi oleh pengalaman pengaturcaraan sebelumnya, motivasi pembelajaran, sumber pembelajaran dan kaedah, dan irama pembelajaran. Tetapkan matlamat pembelajaran yang realistik dan pelajari terbaik melalui projek praktikal.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)