데이터 조작 작업의 경우 특정 기준에 따라 행을 목록으로 그룹화하는 것이 일반적인 요구 사항입니다. Pandas에서 groupby 기능은 이러한 목적을 위한 강력한 도구를 제공합니다.
'a'와 'b'라는 두 개의 열이 있는 DataFrame이 있다고 가정해 보겠습니다.
a b A 1 A 2 B 5 B 5 B 4 C 6
목표는 다음과 같습니다. 'a' 열을 기준으로 행을 그룹화하고 각 그룹에 대해 'b' 열의 목록을 만듭니다.
이를 달성하려면 groupby를 활용할 수 있습니다. 함수:
df.groupby('a')['b'].apply(list)
groupby 함수는 DataFrame을 'a' 열을 기준으로 그룹화합니다. 그런 다음 적용 함수는 각 그룹을 반복하고 목록을 사용하여 'b' 열을 목록으로 변환합니다.
결과 출력:
a A [1, 2] B [5, 5, 4] C [6] Name: b, dtype: object
이 기술을 사용하면 다음을 기반으로 행을 효율적으로 그룹화할 수 있습니다. 특정 열을 선택하고 각 그룹 내의 다른 열에 대한 값 목록을 얻습니다.
위 내용은 Pandas의 `groupby` 기능은 어떻게 그룹화된 행에서 값 목록을 효율적으로 생성할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!