Wie kann ich Daten mithilfe von Pandas effektiv aggregieren?

Aggregation in Pandas

Frage 1: Wie kann ich eine Aggregation mit Pandas durchführen?

Antwort:

• Pandas bietet verschiedene Aggregationsfunktionen wie sum(), mean(), count(), usw.
• Gruppieren Sie nach bestimmten Spalten, bevor Sie die Aggregation anwenden, um Daten gruppenübergreifend zusammenzufassen.

Frage 2: Kein DataFrame nach der Aggregation! Was ist passiert?

Antwort:

• Wenn die Aggregation eine Serie ergibt, verwenden Sie reset_index().
• Wenn es sich um eine MultiIndex-Serie handelt , verwenden Sie map() oder str.replace(), um die Spalten zu reduzieren.

Frage 3: Wie kann ich hauptsächlich Zeichenfolgenspalten aggregieren (zu Listen, Tupeln, Zeichenfolgen mit Trennzeichen)?

Antwort:

• Übergeben Sie eine Liste, ein Tupel oder einen Satz an die Aggregationsfunktion.
• Verwenden Sie GroupBy.apply() für benutzerdefinierte Aggregation.
• Verwenden Sie .join() für Zeichenfolgenspalten, um eine Zeichenfolge mit einem Trennzeichen zu erstellen.

Frage 4: Wie kann ich Zählungen aggregieren?

Antwort:

• Verwenden Sie GroupBy.size() für die Anzahl der Elemente in jeder Gruppe.
• Verwenden GroupBy.count() für die Anzahl der nicht fehlenden Werte in jeder Gruppe.
• Verwenden Sie Series.value_counts(), um eindeutige Werte in einer Reihe zu zählen.

Frage 5: Wie Kann ich eine neue Spalte erstellen, die mit aggregierten Daten gefüllt ist? Werte?

Antwort:

• Verwenden Sie GroupBy.transform(), um eine Aggregationsfunktion auf jede Gruppe anzuwenden und basierend auf den Ergebnissen eine neue Spalte zu generieren.

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