Nach mehreren Feldern der Reihe nach gruppieren
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!

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

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

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



Wählen Sie nach der Installation der BeyondCompare-Software die zu vergleichende CSV-Datei aus, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Datei und wählen Sie im erweiterten Menü die Option [Vergleichen]. Die Textvergleichssitzung wird standardmäßig geöffnet. Sie können auf die Symbolleiste der Textvergleichssitzung klicken, um die Schaltflächen [Alle [,] Unterschiede [ und [Gleiche]] anzuzeigen, um die Dateiunterschiede intuitiver und genauer anzuzeigen. Methode 2: Öffnen Sie BeyondCompare im Tabellenvergleichsmodus, wählen Sie die Tabellenvergleichssitzung aus und öffnen Sie die Sitzungsbetriebsschnittstelle. Klicken Sie auf die Schaltfläche [Datei öffnen] und wählen Sie die zu vergleichende CSV-Datei aus. Klicken Sie auf die Schaltfläche mit dem Ungleichheitszeichen [≠] in der Symbolleiste der Benutzeroberfläche für Tabellenvergleichssitzungen, um die Unterschiede zwischen den Dateien anzuzeigen.

Beispiel für die Verwendung von OpenCSV zum Lesen und Schreiben von CSV-Dateien in Java. CSV (Comma-SeparatedValues) bezieht sich auf durch Kommas getrennte Werte und ist ein gängiges Datenspeicherformat. In Java ist OpenCSV eine häufig verwendete Toolbibliothek zum Lesen und Schreiben von CSV-Dateien. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit OpenCSV Beispiele für das Lesen und Schreiben von CSV-Dateien implementieren. Einführung in die OpenCSV-Bibliothek Zunächst müssen Sie die OpenCSV-Bibliothek vorstellen

Einige unerfahrene Anleger, die gerade erst in den Währungskreis eingetreten sind, werden während des Anlageprozesses immer auf einige Fachvokabulare stoßen. Diese Fachvokabulare werden erstellt, um Anlegern die Investition zu erleichtern, aber gleichzeitig können diese Vokabeln auch relativ schwer zu verstehen sein . Der Schnappschuss der digitalen Währung, den wir Ihnen heute vorstellen, ist ein relativ professionelles Konzept im Währungskreis. Wie wir alle wissen, verändert sich der Bitcoin-Markt sehr schnell, daher ist es oft notwendig, Schnappschüsse zu machen, um die Veränderungen im Markt und in unseren Betriebsabläufen zu verstehen. Viele Anleger wissen möglicherweise immer noch nicht, was Schnappschüsse digitaler Währungen bedeuten. Lassen Sie sich nun vom Herausgeber durch einen Artikel führen, um den Schnappschuss der digitalen Währung zu verstehen. Was bedeutet ein Schnappschuss digitaler Währungen? Ein Snapshot einer digitalen Währung ist ein Moment auf einer bestimmten Blockchain (d. h.

Die Verwendung der Groupby-Funktion ist „DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, Squeeze=False, observed=False, dropna=True)“. Die Groupby-Funktion ist eine gängige Datenverarbeitungsfunktion zum Gruppieren von Daten.

Titel: Methoden und Codebeispiele zur Lösung des Problems verstümmelter chinesischer Daten, die in Oracle importiert werden. Beim Importieren chinesischer Daten in die Oracle-Datenbank treten häufig verstümmelte Zeichen auf. Dies kann auf falsche Datenbank-Zeichensatzeinstellungen oder Probleme bei der Kodierungskonvertierung zurückzuführen sein. . Um dieses Problem zu lösen, können wir einige Methoden anwenden, um sicherzustellen, dass die importierten chinesischen Daten korrekt angezeigt werden können. Im Folgenden finden Sie einige Lösungen und spezifische Codebeispiele: 1. Überprüfen Sie die Zeichensatzeinstellungen der Datenbank. In der Oracle-Datenbank sind die Zeichensatzeinstellungen

CSV-Dateien können mit verschiedenen Methoden geöffnet werden, darunter Texteditoren, Tabellenkalkulationsprogrammen, Programmiersprachen oder Datenbanktools. Detaillierte Einführung: 1. Texteditor, CSV-Dateien können mit jedem Texteditor geöffnet werden, z. B. Notepad, TextEdit oder Vim. Durch Doppelklicken auf die CSV-Datei öffnet das System sie standardmäßig mit dem zugehörigen Texteditor Software, CSV Die Datei kann mit Tabellenkalkulationsprogrammen wie Microsoft Excel usw. geöffnet werden. Diese Software unterstützt den direkten Import von CSV-Dateien, deren Analyse in Tabellen usw.

Lernen Sie schnell, wie Sie Dateien im CSV-Format öffnen und verarbeiten. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Datenanalyse und -verarbeitung ist das CSV-Format zu einem der am weitesten verbreiteten Dateiformate geworden. Eine CSV-Datei ist eine einfache und leicht lesbare Textdatei mit verschiedenen, durch Kommas getrennten Datenfeldern. Ob in der akademischen Forschung, in der Geschäftsanalyse oder in der Datenverarbeitung – wir stoßen häufig auf Situationen, in denen wir CSV-Dateien öffnen und verarbeiten müssen. Die folgende Anleitung zeigt Ihnen, wie Sie schnell lernen, Dateien im CSV-Format zu öffnen und zu verarbeiten. Schritt 1: Verstehen Sie zunächst das CSV-Dateiformat.

Lesemethode: 1. Erstellen Sie eine Python-Beispieldatei. 2. Importieren Sie das CSV-Modul und verwenden Sie dann die Funktion „open“, um die CSV-Datei zu öffnen. 3. Übergeben Sie das Dateiobjekt an die Funktion „csv.reader“ und verwenden Sie dann eine for-Schleife 4. Durchlaufen und lesen Sie jede Datenzeile. Drucken Sie einfach jede Datenzeile aus.
