


Wie kann Pandas GroupBy zur Berechnung gruppenweiser Statistiken in Python verwendet werden?
Berechnen Sie gruppenbezogene Statistiken mit Pandas GroupBy
Einführung
Bei der Arbeit mit Daten ist es oft wünschenswert, Statistiken über verschiedene Gruppen hinweg zu analysieren und zu vergleichen. Pandas, eine bekannte Python-Bibliothek zur Datenbearbeitung, bietet GroupBy-Funktionalität, um diese Vorgänge mühelos durchzuführen.
Gruppenweise Zeilenanzahlen abrufen
Der einfachste Weg, die Zeilenanzahlen für jede Gruppe zu ermitteln, ist über die .size()-Methode. Diese Methode gibt eine Serie zurück, die gruppenweise Zählungen enthält:
df.groupby(['col1','col2']).size()
So rufen Sie die Zählungen im Tabellenformat ab (d. h. als DataFrame mit einer Spalte „Zählungen“):
df.groupby(['col1', 'col2']).size().reset_index(name='counts')
Berechnen mehrerer gruppenbezogener Statistiken
Um mehrere Statistiken zu berechnen, verwenden Sie die Methode .agg() mit einem Wörterbuch. Die Schlüssel geben die zu berechnenden Spalten an, während die Werte Listen der gewünschten Aggregationen sind (z. B. „Mittelwert“, „Median“ und „Anzahl“):
df.groupby(['col1', 'col2']).agg({ 'col3': ['mean', 'count'], 'col4': ['median', 'min', 'count'] })
Anpassen der Datenausgabe
Für mehr Kontrolle über die Ausgabe können einzelne Aggregationen verbunden werden:
counts = df.groupby(['col1', 'col2']).size().to_frame(name='counts') counts.join(gb.agg({'col3': 'mean'}).rename(columns={'col3': 'col3_mean'})) \ .join(gb.agg({'col4': 'median'}).rename(columns={'col4': 'col4_median'})) \ .join(gb.agg({'col4': 'min'}).rename(columns={'col4': 'col4_min'})) \ .reset_index()
Dies erzeugt einen strukturierteren DataFrame mit nicht verschachtelten Spalten Beschriftungen.
Fußnoten
Im bereitgestellten Beispiel können Nullwerte zu Diskrepanzen in der Zeilenanzahl führen, die für verschiedene Berechnungen verwendet wird. Dies unterstreicht die Bedeutung der Berücksichtigung von Nullwerten bei der Interpretation gruppenweiser Statistiken.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann Pandas GroupBy zur Berechnung gruppenweiser Statistiken in Python verwendet werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

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Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
