


Mengumpulkan Bingkai Data Panda mengikut Dua Lajur untuk Mendapatkan Kiraan
Pertimbangkan DataFrame bernama df dengan lajur col1, col2, col3, col4 dan col5, seperti yang ditunjukkan dalam yang disediakan coretan kod. Untuk menentukan kiraan baris berdasarkan nilai khusus dalam col5 dan col2, ikut langkah berikut:
Mendapatkan Kiraan Baris mengikut Kumpulan:
Untuk mengira kejadian dalam setiap baris berdasarkan gabungan unik nilai col5 dan col2, gunakan kaedah size() seperti berikut:
<code class="python">df.groupby(['col5', 'col2']).size()</code>
Operasi ini mengumpulkan DataFrame mengikut kedua-dua col5 dan col2 dan mengira kiraan baris dalam setiap kumpulan. Outputnya ialah satu siri dengan pasangan indeks (col5, col2) dan kiraan yang sepadan.
Contoh:
Coretan kod yang disediakan menunjukkan operasi ini menggunakan df DataFrame, menghasilkan output berikut:
col5 col2 1 A 1 D 3 2 B 2 3 A 3 C 1 4 B 1 5 B 2 6 B 1 dtype: int64
Dalam output ini, setiap baris mewakili gabungan unik col5 dan col2, dan kiraan yang sepadan menunjukkan berapa kali gabungan itu berlaku dalam DataFrame.
Mencari Kiraan Terbesar untuk Setiap Nilai col2:
Untuk menentukan kiraan terbesar bagi setiap nilai unik col2, lakukan langkah berikut:
- Kumpulkan DataFrame mengikut col2 sahaja, tidak termasuk col5.
- Kira kiraan baris untuk setiap kumpulan col2 menggunakan saiz().
- Dapatkan kiraan maksimum untuk setiap kumpulan col2 menggunakan kaedah max() pada siri berkumpulan.
Contoh:
<code class="python">df.groupby(['col2']).size().groupby(level=1).max()</code>
Coretan kod ini mengumpulkan df mengikut col2, mengira kiraan dan kemudian mencari kiraan maksimum untuk setiap nilai col2, menghasilkan dalam output berikut:
col2 A 3 B 2 C 1 D 3 dtype: int64
Dalam output ini, setiap nilai col2 dikaitkan dengan kiraan maksimum baris yang berkongsi nilai tersebut dalam col2.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menghimpun dan Mengira DataFrames Panda mengikut Berbilang Lajur dan Cari Kiraan Maksimum?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...

Bagaimana cara menggunakan ungkapan biasa untuk memadankan tag tertutup pertama dan berhenti? Semasa berurusan dengan HTML atau bahasa markup lain, ungkapan biasa sering diperlukan untuk ...


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

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

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