Comment calculer la sommation à l'aide de Pandas GroupBy
En science des données, il est souvent nécessaire d'agréger des données pour obtenir des informations. Une technique d'agrégation courante consiste à additionner les valeurs au sein des groupes. La bibliothèque Python Pandas fournit la fonction polyvalente GroupBy pour regrouper les données et effectuer diverses opérations, y compris la sommation.
Considérez le DataFrame suivant :
Fruit | Date | Name | Number |
---|---|---|---|
Apples | 10/6/2016 | Bob | 7 |
Apples | 10/6/2016 | Bob | 8 |
Apples | 10/6/2016 | Mike | 9 |
Apples | 10/7/2016 | Steve | 10 |
Apples | 10/7/2016 | Bob | 1 |
Oranges | 10/7/2016 | Bob | 2 |
Oranges | 10/6/2016 | Tom | 15 |
Oranges | 10/6/2016 | Mike | 57 |
Oranges | 10/6/2016 | Bob | 65 |
Oranges | 10/7/2016 | Tony | 1 |
Grapes | 10/7/2016 | Bob | 1 |
Grapes | 10/7/2016 | Tom | 87 |
Grapes | 10/7/2016 | Bob | 22 |
Grapes | 10/7/2016 | Bob | 12 |
Grapes | 10/7/2016 | Tony | 15 |
Pour obtenir le nombre total de fruits achetés par chacun Nom, utilisez la méthode GroupBy.sum() :
df.groupby(['Name', 'Fruit']).sum()
Cela produira ce qui suit sortie :
Fruit | Name | Number |
---|---|---|
Apples | Bob | 16 |
Apples | Mike | 9 |
Apples | Steve | 10 |
Grapes | Bob | 35 |
Grapes | Tom | 87 |
Grapes | Tony | 15 |
Oranges | Bob | 67 |
Oranges | Mike | 57 |
Oranges | Tom | 15 |
Oranges | Tony | 1 |
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!