Rumah >pembangunan bahagian belakang >Tutorial Python >Bagaimanakah Saya Boleh Mengagregatkan Data Dengan Berkesan Menggunakan Panda?

Bagaimanakah Saya Boleh Mengagregatkan Data Dengan Berkesan Menggunakan Panda?

Patricia Arquette
Patricia Arquetteasal
2024-12-09 01:06:12631semak imbas

How Can I Effectively Aggregate Data Using Pandas?

Penggabungan dalam Panda

Soalan 1: Bagaimanakah saya boleh melakukan pengagregatan dengan Panda?

Jawapan:

  • Panda menyediakan pelbagai fungsi pengagregatan, seperti sum(), min(), count(), dll.
  • Kumpulkan mengikut lajur tertentu sebelum menggunakan pengagregatan untuk meringkaskan data merentas kumpulan.

Soalan 2: Tiada Bingkai Data selepas pengagregatan! Apa yang berlaku?

Jawapan:

  • Jika pengagregatan menghasilkan Siri, gunakan reset_index().
  • Jika Siri MultiIndex , gunakan map() atau str.replace() untuk meratakan lajur.

Soalan 3: Bagaimanakah saya boleh mengagregatkan terutamanya lajur rentetan (ke senarai, tuple, rentetan dengan pemisah)?

Jawapan:

  • Lulus senarai, tuple atau tetapkan kepada pengagregatan fungsi.
  • Gunakan GroupBy.apply() untuk pengagregatan tersuai.
  • Gunakan .join() pada lajur rentetan untuk mencipta rentetan dengan pemisah.

Soalan 4: Bagaimanakah saya boleh mengagregat dikira?

Jawapan:

  • Gunakan GroupBy.size() untuk bilangan item dalam setiap kumpulan.
  • Guna GroupBy.count () untuk bilangan nilai yang tidak hilang dalam setiap kumpulan.
  • Gunakan Series.value_counts() untuk mengira nilai unik dalam Siri.

Soalan 5: Bagaimanakah saya boleh mencipta lajur baharu yang diisi dengan nilai agregat?

Jawapan:

  • Gunakan GroupBy.transform() untuk menggunakan fungsi pengagregatan pada setiap kumpulan dan jana lajur baharu berdasarkan keputusan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengagregatkan Data Dengan Berkesan Menggunakan Panda?. 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