Gruppieren Sie mehrere Felder nacheinander, es sind spezifische Codebeispiele erforderlich.
Bei der Datenverarbeitung und -analyse ist es häufig erforderlich, Daten zu gruppieren und Gruppierungsvorgänge in der Reihenfolge mehrerer Felder durchzuführen. Heute stellen wir vor, wie Sie die Pandas-Bibliothek in Python verwenden, um Groupby-Operationen mit mehreren Feldern zu implementieren, und stellen spezifische Codebeispiele bereit.
Bevor wir beginnen, müssen wir die Pandas-Bibliothek installieren und importieren und die Daten laden, die wir verarbeiten möchten. Angenommen, wir haben einen Datensatz mit Kundenaufträgen, der Felder wie Bestellnummer (order_id), Produktname (product_name), Kundenname (customer_name) und Verkäufe (sales) enthält.
Erstens lernen wir die grundlegende Verwendung von Groupby kennen. Die Groupby-Funktion kann Daten nach angegebenen Feldern gruppieren und ein GroupBy-Objekt zurückgeben. Wir können außerdem eine Reihe von Vorgängen für das GroupBy-Objekt ausführen, z. B. Aggregationsberechnungen, Datenfilterung usw.
import pandas as pd # 加载数据 data = pd.read_csv('sales_order.csv') # 根据"order_id"字段进行分组 grouped = data.groupby('order_id') # 对每组数据进行求和操作 result = grouped.sum() print(result)
Im obigen Code verwenden wir zuerst die Funktion pd.read_csv
, um eine CSV-Datei mit dem Namen „sales_order.csv“ zu laden, und verwenden dann die darauf basierende Funktion groupby
„order_id“ Feldgruppendaten. Verwenden Sie dann die Funktion sum
, um eine Summenoperation für jeden Datensatz durchzuführen und das Endergebnis zu erhalten. pd.read_csv
函数加载了一个名为"sales_order.csv"的csv文件,然后使用groupby
函数根据"order_id"字段对数据进行分组。接着,利用sum
函数对每组数据进行求和操作,得到了最终的结果。
然而,有时我们需要根据多个字段进行分组操作,即按照先后顺序进行多级分组。对于这种情况,我们可以借助多次调用groupby
函数来完成。
以下是一个示例,我们将同时按照"order_id"和"product_name"字段进行分组操作:
# 根据"order_id"和"product_name"字段进行分组 grouped = data.groupby(['order_id', 'product_name']) # 对每组数据进行求和操作 result = grouped.sum() print(result)
通过将要分组的字段名作为一个列表传递给groupby
函数,我们就可以实现多字段的分组操作。上述代码中,我们根据"order_id"和"product_name"字段进行了分组,并对每组数据进行了求和操作。
此外,我们还可以根据不同的字段指定不同的分组方式。例如,在上述代码中,我们可以先按照"order_id"字段进行分组,再按照"product_name"字段进行分组,此时需要先后调用两次groupby
groupby
mehrmals aufrufen. Das Folgende ist ein Beispiel, in dem wir sowohl nach den Feldern „order_id“ als auch „product_name“ gruppieren: # 根据"order_id"字段进行分组 grouped = data.groupby('order_id') # 根据"product_name字段进行分组 result = grouped.groupby('product_name').sum() print(result)
groupby
übergeben, können wir kann Gruppierungsoperationen mit mehreren Feldern implementieren. Im obigen Code haben wir nach den Feldern „order_id“ und „product_name“ gruppiert und eine Summenoperation für jede Datengruppe durchgeführt. Darüber hinaus können wir auch unterschiedliche Gruppierungsmethoden basierend auf verschiedenen Feldern festlegen. Im obigen Code können wir beispielsweise zuerst nach dem Feld „order_id“ und dann nach dem Feld „product_name“ gruppieren. In diesem Fall müssen wir die Funktion groupby
zweimal aufrufen. 🎜🎜Das Folgende ist ein Beispiel. Wir gruppieren zuerst basierend auf dem Feld „order_id“ und dann gruppieren wir basierend auf dem Feld „product_name“: 🎜rrreee🎜Auf diese Weise können wir Gruppierungsvorgänge in der Reihenfolge mehrerer Felder durchführen Gruppieren Sie jede Gruppe. Aggregieren Sie Berechnungen für Gruppendaten. Im obigen Code gruppieren wir zunächst nach dem Feld „order_id“, dann nach dem Feld „product_name“ basierend auf jeder Datengruppe und führen schließlich eine Summenoperation für jede Datengruppe durch. 🎜🎜Zusammenfassend können wir die Groupby-Funktion in der Pandas-Bibliothek verwenden, um Gruppierungsvorgänge für mehrere Felder zu implementieren. Unabhängig davon, ob es sich um die Gruppierung eines einzelnen Felds oder die sequentielle Gruppierung mehrerer Felder handelt, können wir dies durch einfachen Code erreichen. Dies wird unsere Arbeit in der Datenverarbeitung und -analyse erheblich erleichtern. 🎜Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNach mehreren Feldern der Reihe nach gruppieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!