


Mengumpulkan Baris DataFrame ke dalam Senarai dalam Pandas GroupBy
Banyak set data mengandungi maklumat berlebihan merentas baris. Untuk mengekstrak cerapan yang bermakna, selalunya perlu mengumpulkan baris berdasarkan atribut biasa. Ini membolehkan pengagregatan dan manipulasi data dalam setiap kumpulan. Dalam artikel ini, kami akan meneroka cara menghimpunkan baris bingkai data ke dalam senarai dalam kumpulan Pandas.
Pengumpulan dan Pengagregatan
Pertimbangkan bingkai data dengan dua lajur, 'a' dan 'b':
a b A 1 A 2 B 5 B 5 B 4 C 6
Matlamatnya adalah untuk mengumpulkan baris mengikut lajur pertama ('a') dan mencipta senarai nilai dalam lajur kedua ('b') untuk setiap kumpulan. Output yang dikehendaki ialah:
A [1,2] B [5,5,4] C [6]
Untuk mencapai ini, kita boleh menggunakan kumpulan Pandas dan menggunakan fungsi. Fungsi groupby mengelompokkan baris mengikut lajur yang ditentukan, manakala fungsi guna membolehkan kami melakukan operasi pada setiap kumpulan. Dalam kes ini, kami akan menggunakan fungsi senarai untuk membuat senarai nilai bagi setiap kumpulan.
df.groupby('a')['b'].apply(list)
Kod ini akan mengembalikan objek Siri yang mengandungi senarai nilai untuk setiap kumpulan:
a A [1, 2] B [5, 5, 4] C [6] Name: b, dtype: object
Mencipta Bingkai Data Baharu
Untuk mencipta bingkai data baharu dengan senarai terkumpul, kita boleh menggunakan fungsi reset_index untuk menukar Siri objek ke dalam bingkai data baharu dan namakan semula lajur yang mengandungi senarai:
df1 = df.groupby('a')['b'].apply(list).reset_index(name='new')
Bingkai data yang terhasil akan kelihatan seperti ini:
a new 0 A [1, 2] 1 B [5, 5, 4] 2 C [6]
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menghimpunkan Baris DataFrame ke dalam Senarai Menggunakan Pandas Groupby?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

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 ...


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

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini