


Wie gruppiere und zähle ich Pandas-DataFrames nach mehreren Spalten und finde die maximale Anzahl?
Pandas-DataFrames nach zwei Spalten gruppieren, um Zählungen zu erhalten
Betrachten Sie einen DataFrame namens df mit den Spalten col1, col2, col3, col4 und col5, wie im bereitgestellten Beispiel gezeigt Codeausschnitt. Um die Anzahl der Zeilen basierend auf bestimmten Werten in Spalte 5 und Spalte 2 zu ermitteln, führen Sie die folgenden Schritte aus:
Ermitteln der Zeilenanzahl nach Gruppe:
Um die Vorkommen innerhalb jeder Zeile zu zählen Verwenden Sie basierend auf eindeutigen Kombinationen von col5- und col2-Werten die size()-Methode wie folgt:
<code class="python">df.groupby(['col5', 'col2']).size()</code>
Diese Operation gruppiert den DataFrame sowohl nach col5 als auch nach col2 und berechnet die Anzahl der Zeilen innerhalb jeder Gruppe. Die Ausgabe wird eine Reihe mit Indexpaaren (col5, col2) und entsprechenden Zählungen sein.
Beispiel:
Das bereitgestellte Code-Snippet demonstriert diesen Vorgang mithilfe des df DataFrame. Erzeugt die folgende Ausgabe:
col5 col2 1 A 1 D 3 2 B 2 3 A 3 C 1 4 B 1 5 B 2 6 B 1 dtype: int64
In dieser Ausgabe stellt jede Zeile eine eindeutige Kombination aus Spalte 5 und Spalte 2 dar, und die entsprechende Anzahl gibt an, wie oft diese Kombination im DataFrame vorkommt.
Ermitteln der größten Anzahl für jeden col2-Wert:
Um die größte Anzahl für jeden eindeutigen Wert von col2 zu ermitteln, führen Sie die folgenden Schritte aus:
- Gruppieren Sie den DataFrame nach Nur Spalte 2, ausgenommen Spalte 5.
- Berechnen Sie die Zeilenanzahl für jede Spalte 2-Gruppe mit size().
- Ermitteln Sie die maximale Anzahl für jede Spalte 2-Gruppe mithilfe der Methode max() für die gruppierte Reihe.
Beispiel:
<code class="python">df.groupby(['col2']).size().groupby(level=1).max()</code>
Dieses Code-Snippet gruppiert df nach col2, berechnet die Anzahl und ermittelt dann die maximale Anzahl für jeden col2-Wert in der folgenden Ausgabe:
col2 A 3 B 2 C 1 D 3 dtype: int64
In dieser Ausgabe ist jeder Wert in Spalte2 der maximalen Anzahl von Zeilen zugeordnet, die diesen Wert in Spalte2 teilen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie gruppiere und zähle ich Pandas-DataFrames nach mehreren Spalten und finde die maximale Anzahl?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

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.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
