Rumah  >  Artikel  >  pembangunan bahagian belakang  >  Bagaimana untuk Menghimpunkan Data dan Mengisih Dalam Kumpulan Menggunakan Pandas GroupBy?

Bagaimana untuk Menghimpunkan Data dan Mengisih Dalam Kumpulan Menggunakan Pandas GroupBy?

DDD
DDDasal
2024-10-20 17:22:02334semak imbas

How to Group Data and Sort Within Groups Using Pandas GroupBy?

Pandas GroupBy and Sorting Within Groups

Pertimbangkan situasi di mana anda mempunyai DataFrame dengan berbilang lajur dan anda mahu mengumpulkan baris mengikut dua lajur. Selepas mengumpulkan, anda mungkin perlu mengisih lagi hasil agregat dalam setiap kumpulan, seperti mengisih mengikut lajur kiraan dalam tertib menurun. Begini cara anda boleh mencapainya:

Untuk mengumpulkan data mengikut berbilang lajur dan kemudian mengisih dalam kumpulan, anda boleh menggabungkan fungsi groupby() dan sort_values(). Sebagai contoh, katakan anda mempunyai DataFrame dengan kiraan lajur, kerja dan sumber.

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'count': [2, 4, 6, 3, 7, 5, 3, 2, 4, 1],
                  'job': ['sales','sales','sales','sales','sales', 'market','market','market','market','market'],
                  'source': ['A','B','C','D','E','A','B','C','D','E']})</code>

Untuk mendapatkan kiraan keseluruhan bagi setiap kerja dan gabungan sumber, anda boleh lakukan:

<code class="python">df.groupby(['job','source']).agg({'count':sum})</code>

Seterusnya, Untuk mengisih lajur kiraan dalam tertib menurun dalam setiap kumpulan dan mengambil hanya tiga baris teratas, anda boleh melakukan perkara berikut:

<code class="python">result = df.sort_values(['job','count'],ascending=False).groupby('job').head(3)</code>

Ini akan mengembalikan DataFrame dengan tiga baris teratas untuk setiap kumpulan kerja, diisih mengikut lajur kiraan dalam tertib menurun. DataFrame yang terhasil mungkin kelihatan seperti ini:

<code class="python">print(result)

   count     job source
4      7   sales      E
2      6   sales      C
1      4   sales      B
5      5  market      A
8      4  market      D
6      3  market      B</code>

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menghimpunkan Data dan Mengisih Dalam Kumpulan Menggunakan Pandas GroupBy?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn