


Bagaimanakah Saya Boleh Menghimpun dan Menjumlahkan Data dalam Panda untuk Mengira Jumlah Pembelian mengikut Pelanggan dan Jenis Buah?
Mengumpul dan Menjumlahkan Data dalam Panda
Dalam analisis data, selalunya perlu untuk mengagregatkan data mengikut kriteria khusus untuk memperoleh cerapan yang bermakna. Pandas, perpustakaan Python yang berkuasa untuk manipulasi data, menyediakan kaedah groupby() untuk mengumpulkan data berdasarkan satu atau lebih lajur. Kaedah ini boleh digabungkan dengan fungsi pengagregatan, seperti sum(), untuk mengira nilai agregat bagi setiap kumpulan.
Mengira Jumlah Nilai mengikut Kumpulan
Andaikan kita mempunyai DataFrame yang mengandungi maklumat tentang penggunaan buah-buahan oleh individu. Setiap baris mewakili pembelian buah, termasuk jenis buah, tarikh pembelian, nama pelanggan dan bilangan buah yang dibeli.
Untuk mengira jumlah bilangan buah yang dibeli oleh setiap individu, dikumpulkan mengikut jenis buah dan nama pelanggan , kita boleh menggunakan langkah berikut:
Langkah 1: Himpunkan Data
Mula-mula, kami kumpulkan DataFrame oleh kedua-dua lajur 'Fruit' dan 'Name' menggunakan kaedah groupby():
df_grouped = df.groupby(['Fruit', 'Name'])
Ini mencipta objek SeriesGroupBy, yang mewakili data terkumpul.
Langkah 2: Gunakan Fungsi Jumlah
Untuk mengira jumlah bilangan buah yang dibeli oleh setiap kumpulan, kami menggunakan fungsi sum() pada Siri berkumpulan:
df_grouped_sum = df_grouped['Number'].sum()
Siri yang terhasil, df_grouped_sum, mengandungi jumlah pembelian buah-buahan untuk setiap gabungan unik jenis buah dan nama pelanggan.
Contoh
Pertimbangkan perkara berikut DataFrame:
Fruit Date Name Number Apples 10/6/2016 Bob 7 Apples 10/6/2016 Bob 8 Apples 10/6/2016 Mike 9 Apples 10/7/2016 Steve 10 Apples 10/7/2016 Bob 1 Oranges 10/7/2016 Bob 2 Oranges 10/6/2016 Tom 15 Oranges 10/6/2016 Mike 57 Oranges 10/6/2016 Bob 65 Oranges 10/7/2016 Tony 1 Grapes 10/7/2016 Bob 1 Grapes 10/7/2016 Tom 87 Grapes 10/7/2016 Bob 22 Grapes 10/7/2016 Bob 12 Grapes 10/7/2016 Tony 15
Menggunakan operasi groupby() dan sum() pada DataFrame ini, kami mendapat hasil berikut:
Number Fruit Name Apples Bob 16 Mike 9 Steve 10 Grapes Bob 35 Tom 87 Tony 15 Oranges Bob 67 Mike 57 Tom 15 Tony 1
Output ini menunjukkan jumlah bilangan buah yang dibeli oleh setiap individu, dipecahkan mengikut jenis buah.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menghimpun dan Menjumlahkan Data dalam Panda untuk Mengira Jumlah Pembelian mengikut Pelanggan dan Jenis Buah?. 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 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.

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.

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.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

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.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
