


Bagaimana untuk Melakukan Pengagregatan Data dengan Panda?
Pengagregatan dalam Panda
Dengan Panda, anda boleh melakukan pelbagai operasi pengagregatan untuk mengurangkan dimensi dan meringkaskan data.
Soalan 1: Bagaimanakah saya boleh melakukan pengagregatan dengan Panda?
Panda menyediakan banyak pengagregatan fungsi, termasuk min(), sum(), count(), min(), dan max(). Anda boleh menggunakan fungsi ini untuk mengira statistik ringkasan bagi setiap kumpulan. Contohnya:
# Calculate mean of each group based on 'A' and 'B' columns df1 = df.groupby(['A', 'B']).mean() # Print the results print(df1)
Soalan 2: Tiada DataFrame selepas pengagregatan! Apa yang berlaku?
Apabila anda menggunakan pengagregatan pada berbilang lajur, objek yang terhasil boleh menjadi Siri atau DataFrame bergantung pada bilangan lajur yang dikumpulkan.
- Siri: Jika anda mengumpulkan dengan satu atau lebih lajur, hasilnya ialah Siri dengan indeks yang sepadan dengan kumpulan.
- DataFrame: Jika anda mengumpulkan hanya dengan satu lajur, hasilnya ialah DataFrame dengan lajur yang sepadan dengan lajur asal.
Untuk mendapatkan DataFrame dengan semua lajur, gunakan as_index=False dalam fungsi kumpulan mengikut.
Soalan 3: Bagaimana bolehkah saya mengagregatkan terutamanya lajur rentetan (ke senarai, tupel, rentetan dengan pemisah)?
Untuk mengagregatkan lajur rentetan, anda boleh menggunakan senarai, tupel atau operasi gabungan.
- Senarai: Tukar lajur kepada senarai menggunakan list() atau GroupBy.apply(list).
- Tuple: Tukar lajur kepada tuple menggunakan tuple() atau GroupBy.apply(tuple).
- String dengan pemisah: Gabungkan rentetan dengan pemisah menggunakan str.join().
Contohnya:
# Convert 'B' column values to a list for each group df1 = df.groupby('A')['B'].agg(list).reset_index() # Combine 'B' column values into a string with separator for each group df2 = df.groupby('A')['B'].agg(','.join).reset_index()
Soalan 4: Bagaimanakah saya boleh mengagregatkan kiraan?
Untuk mengira nilai yang tidak hilang dalam setiap kumpulan, gunakan GroupBy.count(). Untuk mengira semua nilai, termasuk yang hilang, gunakan GroupBy.size().
Contohnya:
# Count non-missing values in 'C' column for each group df1 = df.groupby('A')['C'].count().reset_index(name='COUNT') # Count all values in 'A' column for each group df2 = df.groupby('A').size().reset_index(name='COUNT')
Soalan 5: Bagaimanakah saya boleh mencipta lajur baharu yang diisi dengan nilai agregat?
Anda boleh menambah lajur baharu yang mengandungi nilai agregat menggunakan kaedah transform(). Fungsi transform() menggunakan operasi yang ditentukan untuk setiap kumpulan dan mengembalikan objek baharu dengan saiz yang sama seperti yang asal.
Contohnya:
# Create a new 'C1' column with the sum of 'C' grouped by 'A' df['C1'] = df.groupby('A')['C'].transform('sum')
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Melakukan Pengagregatan Data dengan Panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











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.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.
