如何按两列对 Pandas DataFrame 进行分组并计算观察值？

Pandas DataFrame：按两列分组并统计观察值

在数据分析中，经常需要根据特定列对数据进行分组，计算每组内的观察数。为了使用 Pandas DataFrame 实现此目的，让我们深入研究以下问题。

问题陈述：

考虑具有多个列的 Pandas DataFrame。目标是根据两列（即“col5”和“col2”）对 DataFrame 进行分组，并计算每组中唯一行的数量。此外，我们想要确定每个“col2”值的最大计数。

解决方案：

要对 DataFrame 进行分组并计算每组中的行数，我们可以利用 Pandas groupby() 函数。这是分步方法：

第 1 步：对 DataFrame 进行分组

按“col5”和“col2”列对 DataFrame 进行分组：

<code class="python">grouped_df = df.groupby(['col5', 'col2'])</code>

第 2 步：计算行数

对分组的 DataFrame 应用 size() 函数来计算每组中唯一行的数量：

<code class="python">counts = grouped_df.size()</code>

第 3 步：查找每个“col2”的最大计数

要查找每个“col2”值的最大计数，我们可以进一步按“col2”对 DataFrame 计数进行分组，然后应用 max() 函数：

<code class="python">max_counts = counts.groupby(level=1).max()</code>

输出：

上述步骤将为我们提供两个单独的 DataFrame：

• counts：显示每个组的唯一行数。
• max_counts：显示每个“col2”值的最大计数。

以上是如何按两列对 Pandas DataFrame 进行分组并计算观察值？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！