Pandas データをグループ化し、出現回数をカウントし、最大数を見つけるにはどうすればよいですか?

Pandas データのグループ化数と最大数の取得

問題:

Pandas データフレームが指定された場合複数の列がある場合、2 つの特定の列ごとに行を効率的にグループ化し、各グループの数を取得するにはどうすればよいでしょうか?さらに、グループ化列の 1 つの各値の最大数はどのように決定しますか?

解決策:

DataFrame 行を 2 つの列でグループ化し、出現回数をカウントするには、groupby() 関数の後に size() メソッドを使用します。

<code class="python">df.groupby(['col5', 'col2']).size()</code>

この操作は、指定された列に基づいてグループを作成し、各グループの行数を返します。出力は次のようになります:

col5  col2  count
1     A       1
      D       3
2     B       2
...

col2 列の各値の最大カウントを見つけるには:

<code class="python">df.groupby(['col5', 'col2']).size().groupby(level=1).max()</code>

この操作は、col2 列レベルでカウント データをグループ化し、各 Col2 値の最大カウントを返し、次のような出力を生成します。

col2
A       3
B       2
C       1
D       3

追加メモ:

複数の列でグループ化し、カウントと追加の概要統計を取得するには、groupby() を agg() などの他のメソッドと組み合わせて使用​​すると、複数の集計関数を指定できます:

<code class="python">df.groupby(['col5', 'col2']).agg(['count', 'mean', 'max'])</code>

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