pandaer gruppert av flere kolonner

Bruk pandaer. Dataramme. groupby () for å gruppere en DataFrame etter flere kolonner

1. skrive ut (df)
2. grouped_df = df. groupby (["Age", "ID"]) Grupper etter kolonner "Age" og "ID"
3. for nøkkel, element i grouped_df:
4. a_group = gruppert_df. get_group (nøkkel) Hent gruppe.
5. skriv ut (en_gruppe, "\ n")

1. Kan du gruppere flere kolonner?
2. Hvordan får du flere kolonner i Groupby-pandaer?
3. Hvordan grupperer du datarammer etter kolonner?
4. Hvordan beregner du gjennomsnittet av flere kolonner i pandaer?
5. Hvordan velger jeg flere kolonner med bare en gruppe?
6. Hvordan bruker jeg flere kolonner i gruppe etter ledd?
7. Hvordan dater du en Groupby i pandaer?
8. Hva returnerer Groupby i pandaer?
9. Hva er nivå i Groupby-pandaer?
10. Hvordan summerer jeg flere kolonner i pandaer DataFrame?
11. Hvordan slipper jeg flere kolonner i pandaer?
12. Hvordan sorterer du etter Groupby-pandaer?

Kan du gruppere flere kolonner?

En GROUP BY-ledd kan inneholde to eller flere kolonner — eller med andre ord, en gruppering kan bestå av to eller flere kolonner.

Hvordan får du flere kolonner i Groupby-pandaer?

"Hei, verden!”Fra Pandas GroupBy

Du ringer . groupby () og send navnet på kolonnen du vil gruppere videre, som er "state" . Deretter bruker du ["etternavn"] til å spesifisere kolonnene du vil utføre den faktiske aggregeringen på. Du kan gi mye mer enn bare et enkelt kolonnenavn til .

Hvordan grupperer du datarammer etter kolonner?

Eksempel 1: Bruk groupby () -funksjonen til å gruppere dataene basert på "Team". Bruk nå groupby () -funksjonen. # gruppere dataene på teamverdi. # i alle gruppene som ble dannet.

Hvordan beregner du gjennomsnittet av flere kolonner i pandaer?

For å beregne gjennomsnittet av flere kolonner i samme DataFrame, ring pandaer. Serie. mener () med en liste over DataFrame-kolonner.

Hvordan velger jeg flere kolonner med bare en gruppe?

2 svar

1. Legg til tilleggskolonnene i GROUP BY-setningen: GROUP BY Rls.Rollenavn, Pro.[FirstName], Pro.[Etternavn]
2. Legg til en samlet funksjon i de aktuelle kolonnene: VELG Rls.Rollenavn, MAX (Pro.[FirstName]), MAX (Pro.[Etternavn])

Hvordan bruker jeg flere kolonner i gruppe etter ledd?

Husk denne bestillingen:

1. SELECT (brukes til å velge data fra en database)
2. FROM (paragraf brukes til å liste opp tabellene)
3. WHERE (paragraf brukes til å filtrere poster)
4. GROUP BY (klausul kan brukes i en SELECT-setning for å samle inn data på tvers av flere poster og gruppere resultatene etter en eller flere kolonner)

Hvordan dater du en Groupby i pandaer?

Konklusjon

1. Pandas Grouper-klasse lar brukeren spesifisere gruppevisningsinstruksjonene for et objekt.
2. Velg en kolonne via nøkkelparameteren for gruppering, og oppgi frekvensen du skal gruppere med.
3. For å bruke nivåparameter angi målkolonnen som indeks og bruk akse til å spesifisere aksen langs grupperingen som skal gjøres.

Hva returnerer Groupby i pandaer?

Transformasjon på en gruppe eller en kolonne returnerer et objekt som er indeksert med samme størrelse som det som blir gruppert.

Hva er nivå i Groupby-pandaer?

Relativ frekvens i hver gruppe

Groupby (“level = 0”) velger det første nivået i en hierarkisk indeks. I vårt tilfelle er det første nivået dag.

Hvordan summerer jeg flere kolonner i pandaer DataFrame?

Slik summerer du to kolonner i en panda DataFrame i Python

1. skrive ut (df)
2. sum_column = df ["col1"] + df ["col2"]
3. df ["col3"] = sum_kolonne.
4. skrive ut (df)

Hvordan slipper jeg flere kolonner i pandaer?

Slipp flere kolonner ved hjelp av Panda-slipp () med akse = 1

For å bruke Pandas drop () -funksjon for å slippe kolonner, gir vi flere kolonner som må slippes som en liste. I tillegg må vi også spesifisere akse = 1-argument for å fortelle drop () -funksjonen at vi slipper kolonner.

Hvordan sorterer du etter Groupby-pandaer?

Bruk pandaer. PanelGroupBy. transform () og pandaer. Dataramme. sort_values ​​() for å sortere en gruppert DataFrame etter en samlet sum

1. grouped_df = df. groupby ("A")
2. df ["sum_column"] = grouped_df [["B"]]. transformere (sum)
3. df = df. sort_values ​​("sum_column", ascending = True)
4. df = df. drop ("sum_column", axis = 1)