GroupBy DataFrames で Pandas Transform を使用して列を追加する方法
Pandas Transform を使用して GroupBy データフレームに列を追加する
パンダで groupby 操作を使用する場合、新しい列を結果のデータフレーム。これを実現する 1 つの方法は、例で示すように .map() 関数を使用することです。ただし、代わりのより簡単なアプローチは、.transform() 関数を使用することです。
.transform() を使用すると、データフレーム内の各グループに関数を適用し、その結果を含むシリーズを返すことができます。返されたシリーズには、元のデータフレームと一致するインデックスが含まれます。
説明のために、提供されたデータフレームから始めましょう:
df = pd.DataFrame({'c': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2], 'type': ['m', 'n', 'o', 'm', 'm', 'n', 'n']})
私たちの目標は、各 c の type の値をカウントすることです。 c のサイズの列を追加します。
g = df.groupby('c')['type'].value_counts().reset_index(name='t')
このコードは、各グループの値をカウントし、t という名前の新しい列を作成します。
サイズ列を追加するには、.transform(
g['size'] = df.groupby('c')['type'].transform('size')
.transform('size') は、サイズ関数を各グループに適用し、各グループのサイズを返します。結果のシリーズは、元のデータフレームのインデックスと位置合わせされ、新しい列として g に追加できるようになります。
出力は、size:
c type t size 0 1 m 1 3 1 1 n 1 3 2 1 o 1 3 3 2 m 2 4 4 2 n 2 4
.transform() を使用すると、groupby 集計から元のデータフレームに列を追加し直すためのより簡潔で簡単な方法が提供されます。
以上がGroupBy DataFrames で Pandas Transform を使用して列を追加する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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