Pandas로 데이터 집계를 수행하는 방법은 무엇입니까?

Pandas의 집계

Pandas를 사용하면 다양한 집계 작업을 수행하여 차원을 줄이고 데이터를 요약할 수 있습니다.

질문 1: 어떻게 해야 하나요? Pandas로 집계를 수행하시겠습니까?

Pandas는 다양한 기능을 제공합니다. 평균(), 합계(), 개수(), 최소() 및 최대()를 포함한 집계 함수. 이러한 함수를 사용하여 각 그룹에 대한 요약 통계를 계산할 수 있습니다. 예:

# Calculate mean of each group based on 'A' and 'B' columns
df1 = df.groupby(['A', 'B']).mean()

# Print the results
print(df1)

질문 2: 집계 후 DataFrame이 없습니다! 무슨 일이 일어났나요?

여러 열에 집계를 적용하면 그룹화된 열 수에 따라 결과 개체가 시리즈 또는 DataFrame이 될 수 있습니다.

• 시리즈: 하나 이상의 열을 기준으로 그룹화하면 결과는 해당 인덱스에 해당하는 시리즈입니다. groups.
• DataFrame: 하나의 열로만 그룹화하는 경우 결과는 원래 열에 해당하는 열이 포함된 DataFrame입니다.

DataFrame을 가져오려면 모든 열에 대해서는 groupby 함수에서 as_index=False를 사용하세요.

질문 3: 주로 문자열을 집계하려면 어떻게 해야 하나요? 열(구분자가 있는 목록, 튜플, 문자열)?

문자열 열을 집계하려면 목록, 튜플 또는 조인 작업을 사용할 수 있습니다.

• 목록: list()를 사용하여 열을 목록으로 변환하거나 GroupBy.apply(list).
• Tuple: tuple() 또는 GroupBy.apply(tuple)을 사용하여 열을 튜플로 변환합니다.
• 문자열 구분 기호: 다음을 사용하여 문자열을 구분 기호와 결합합니다. str.join().

예:

# Convert 'B' column values to a list for each group
df1 = df.groupby('A')['B'].agg(list).reset_index()

# Combine 'B' column values into a string with separator for each group
df2 = df.groupby('A')['B'].agg(','.join).reset_index()

질문 4: 개수를 어떻게 집계합니까?

각 항목에서 누락되지 않은 값을 계산하려면 그룹의 경우 GroupBy.count()를 사용하세요. 누락된 값을 포함하여 모든 값을 계산하려면 GroupBy.size()를 사용합니다.

예:

# Count non-missing values in 'C' column for each group
df1 = df.groupby('A')['C'].count().reset_index(name='COUNT')

# Count all values in 'A' column for each group
df2 = df.groupby('A').size().reset_index(name='COUNT')

질문 5: 집계된 값으로 채워진 새 열을 만들려면 어떻게 해야 합니까?

transform() 메소드를 사용하여 집계된 값을 포함하는 새 열을 추가할 수 있습니다. 변환() 함수는 지정된 작업을 각 그룹에 적용하고 원래 개체와 동일한 크기의 새 개체를 반환합니다.

예:

# Create a new 'C1' column with the sum of 'C' grouped by 'A'
df['C1'] = df.groupby('A')['C'].transform('sum')

위 내용은 Pandas로 데이터 집계를 수행하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!