Regrouper par plusieurs champs dans l'ordre

Regrouper par plusieurs champs en séquence, des exemples de code spécifiques sont requis

Dans le traitement et l'analyse des données, il est souvent nécessaire de regrouper les données et d'effectuer des opérations de regroupement dans l'ordre de plusieurs champs. Aujourd'hui, nous allons présenter comment utiliser la bibliothèque pandas en Python pour implémenter des opérations groupby multi-champs et fournir des exemples de code spécifiques.

Avant de commencer, nous devons installer et importer la bibliothèque pandas, et charger les données que nous souhaitons traiter. Supposons que nous disposions d'un ensemble de données de commandes client, qui contient des champs tels que le numéro de commande (order_id), le nom du produit (product_name), le nom du client (customer_name) et le volume des ventes (sales).

Tout d’abord, apprenons l’utilisation de base de groupby. La fonction groupby peut regrouper les données en fonction des champs spécifiés et renvoyer un objet GroupBy. Nous pouvons en outre effectuer une série d'opérations sur l'objet GroupBy, telles que des calculs d'agrégation, le filtrage des données, etc.

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)

Dans le code ci-dessus, nous utilisons d'abord la fonction pd.read_csv pour charger un fichier csv nommé "sales_order.csv", puis utilisons la fonction groupby basée sur "order_id" Données de groupe de champs. Ensuite, utilisez la fonction sum pour effectuer une opération de somme sur chaque ensemble de données afin d'obtenir le résultat final. 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

Cependant, nous devons parfois effectuer des opérations de regroupement basées sur plusieurs champs, c'est-à-dire un regroupement à plusieurs niveaux en séquence. Pour cette situation, nous pouvons y parvenir en appelant plusieurs fois la fonction groupby.

Ce qui suit est un exemple où nous regrouperons à la fois les champs "order_id" et "product_name" :

# 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)

En passant les noms de champs à regrouper sous forme de liste à la fonction groupby, nous peut mettre en œuvre des opérations de regroupement multi-champs. Dans le code ci-dessus, nous avons regroupé selon les champs "order_id" et "product_name", et effectué une opération de somme sur chaque groupe de données.

De plus, nous pouvons également spécifier différentes méthodes de regroupement en fonction de différents champs. Par exemple, dans le code ci-dessus, nous pouvons d'abord regrouper par le champ "order_id", puis regrouper par le champ "product_name". Dans ce cas, nous devons appeler la fonction groupby deux fois. 🎜🎜Ce qui suit est un exemple. Nous regroupons d'abord en fonction du champ "order_id", puis regroupons en fonction du champ "product_name" : 🎜rrreee🎜De cette façon, nous pouvons effectuer des opérations de regroupement dans l'ordre de plusieurs champs, et regrouper chaque calculs agrégés sur les données du groupe. Dans le code ci-dessus, nous regroupons d'abord en fonction du champ "order_id", puis regroupons en fonction de chaque groupe de données en fonction du champ "product_name", et enfin effectuons une opération de somme sur chaque groupe de données. 🎜🎜En résumé, nous pouvons utiliser la fonction groupby de la bibliothèque pandas pour implémenter des opérations de regroupement multi-champs. Qu'il s'agisse du regroupement d'un seul champ ou du regroupement séquentiel de plusieurs champs, nous pouvons y parvenir grâce à un code simple. Cela facilitera grandement notre travail de traitement et d’analyse des données. 🎜

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!