Agrégation dans Pandas
Question 1 : Comment puis-je effectuer une agrégation avec Pandas ?
Réponse :
- Pandas fournit diverses fonctions d'agrégation, telles que sum(), Mean(), count(), etc.
- Regroupez par colonnes spécifiques avant d'appliquer l'agrégation pour résumer les données entre les groupes.
Question 2 : Pas de DataFrame après l'agrégation ! Que s'est-il passé ?
Réponse :
- Si l'agrégation aboutit à une série, utilisez reset_index().
- S'il s'agit d'une série MultiIndex , utilisez map() ou str.replace() pour aplatir les colonnes.
Question 3 : Comment puis-je agréger principalement des colonnes de chaînes (en listes, tuples, chaînes avec séparateur) ?
Réponse :
- Passer une liste, un tuple ou défini sur la fonction d'agrégation.
- Utilisez GroupBy.apply() pour personnaliser agrégation.
- Utilisez .join() sur les colonnes de chaîne pour créer une chaîne avec un séparateur.
Question 4 : Comment puis-je agréger les comptes ?
Réponse :
- Utilisez GroupBy.size() pour le nombre d'éléments dans chaque groupe.
- Utilisez GroupBy.count() pour le nombre de valeurs non manquantes dans chaque groupe.
- Utilisez Series.value_counts() pour compter les valeurs uniques dans une série.
Question 5 : Comment puis-je créer une nouvelle colonne remplie par des agrégats valeurs ?
Réponse :
- Utilisez GroupBy.transform() pour appliquer une fonction d'agrégation à chaque groupe et générer une nouvelle colonne basée sur les résultats.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!