Comment utiliser la fonction groupby

L'utilisation de la fonction groupby est "DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observé=False, dropna=True) ". La fonction groupby est une fonction de traitement de données courante utilisée pour regrouper des données.

La fonction groupby est une fonction de traitement de données courante utilisée pour regrouper des données. Il peut diviser les données en plusieurs groupes selon des conditions spécifiées et effectuer des agrégations, des statistiques ou d'autres opérations sur les éléments de chaque groupe. La fonction groupby peut être appliquée à diverses structures de données, telles que des listes, des dictionnaires, des trames de données, etc.

L'utilisation de la fonction groupby peut varier en fonction du langage de programmation spécifique et de la bibliothèque de traitement de données. Ce qui suit utilise la bibliothèque pandas en Python comme exemple pour présenter l'utilisation de la fonction groupby.

Dans la bibliothèque pandas, la fonction groupby est une méthode de l'objet DataFrame, utilisée pour regrouper des données. Il peut regrouper les données selon une colonne spécifiée ou plusieurs colonnes et effectuer une agrégation, des statistiques ou d'autres opérations sur chaque groupe. La syntaxe de base de la fonction

groupby est la suivante :

DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, dropna=True)

Parmi eux, la description des paramètres est la suivante :

- `by` : spécifie le nom de colonne ou la liste de noms de colonnes à regrouper. Peut être une chaîne, une liste ou un dictionnaire. S'il s'agit d'une chaîne, cela signifie un regroupement par une seule colonne ; s'il s'agit d'une liste, cela signifie un regroupement par plusieurs colonnes ; s'il s'agit d'un dictionnaire, cela signifie un regroupement par les paires clé-valeur du dictionnaire ;

- `axis` : Spécifie l'axe du regroupement. La valeur par défaut est 0, ce qui signifie un regroupement par ligne ; si elle est 1, cela signifie un regroupement par colonne.

- `level` : Précisez le niveau de regroupement. Pour les données indexées à plusieurs niveaux, vous pouvez spécifier des niveaux de regroupement.

- `as_index` : Spécifie s'il faut utiliser la colonne groupée comme index. La valeur par défaut est True, ce qui signifie que la colonne groupée sera utilisée comme index ; si elle est False, la colonne groupée ne sera pas utilisée comme index.

- `sort` : Spécifiez s'il faut trier les résultats groupés. La valeur par défaut est True, ce qui signifie que les résultats du regroupement seront triés ; si la valeur est False, les résultats du regroupement ne seront pas triés.

- `group_keys` : Spécifie s'il faut inclure les clés de groupe dans les résultats. La valeur par défaut est True, ce qui signifie que la clé de regroupement est incluse dans le résultat ; si elle est False, la clé de regroupement n'est pas incluse dans le résultat.

- `squeeze` : Spécifiez s'il faut compresser un seul ensemble de données. La valeur par défaut est False, ce qui signifie qu'un seul groupe de données ne sera pas compressé ; si la valeur est True, un seul groupe de données sera compressé.

- `observed` : Spécifie s'il faut observer toutes les clés de regroupement. La valeur par défaut est False, ce qui signifie ne pas observer toutes les clés de regroupement ; si True, toutes les clés de regroupement sont observées.

- `dropna` : Spécifiez s'il faut supprimer les valeurs manquantes. La valeur par défaut est True, ce qui signifie que les valeurs manquantes seront supprimées ; si elle est False, les valeurs manquantes ne seront pas supprimées.

Ce qui suit est un exemple simple montrant l'utilisation de la fonction groupby :

import pandas as pd
# 创建一个DataFrame对象
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 25, 30],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 5000, 6000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照Name列进行分组，并计算平均工资
grouped = df.groupby('Name')
average_salary = grouped['Salary'].mean()
print(average_salary)

Dans l'exemple ci-dessus, nous avons créé un objet DataFrame contenant le nom, l'âge et le salaire. Nous utilisons ensuite la fonction groupby pour regrouper par la colonne Nom et calculer le salaire moyen pour chaque groupe. Enfin, nous imprimons les résultats pour le salaire moyen.

La fonction groupby peut effectuer des opérations plus complexes, telles que l'application de fonctions d'agrégation, le filtrage des données, le parcours de groupes, etc. Voici quelques opérations de fonction groupby couramment utilisées :

- Appliquer des fonctions d'agrégation : vous pouvez utiliser des fonctions d'agrégation (telles que la somme, la moyenne, le nombre, etc.) pour agréger les données groupées afin d'obtenir les résultats statistiques de chaque groupe.

- Filtrer les données : vous pouvez filtrer les données groupées selon des conditions pour obtenir des données qui répondent aux conditions.

- Traverser les groupes : Vous pouvez utiliser une boucle for pour parcourir les données groupées et opérer sur chaque groupe.

En plus de la bibliothèque pandas, d'autres langages de programmation et bibliothèques de traitement de données fournissent également des fonctions groupby similaires pour regrouper les données. Lors d'une utilisation spécifique, vous pouvez sélectionner la fonction groupby appropriée en fonction des besoins spécifiques et de la structure des données, et vous référer à la documentation correspondante pour son utilisation.

En résumé, la fonction groupby est une fonction de traitement de données courante utilisée pour regrouper des données. Il peut diviser les données en plusieurs groupes en fonction de conditions spécifiées et effectuer une agrégation, des statistiques ou d'autres opérations sur chaque groupe. L'utilisation spécifique peut varier en fonction du langage de programmation et de la bibliothèque de traitement de données, et vous devez vous référer à la documentation correspondante pour l'utilisation.

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!