Bagaimana untuk Menghimpunkan Data Panda, Mengira Kejadian dan Mencari Kiraan Maksimum?

Mary-Kate Olsen
Lepaskan: 2024-10-23 13:40:02
asal
625 orang telah melayarinya

How to Group Pandas Data, Count Occurrences, and Find Maximum Counts?

Pengiraan Pengumpulan Data Pandas dan Pengambilan Kiraan Maks

Masalah:

Diberi Bingkai Data Pandas dengan berbilang lajur, bagaimanakah anda boleh mengumpulkan baris dengan cekap mengikut dua lajur tertentu dan mendapatkan kiraan dalam setiap kumpulan? Selain itu, bagaimanakah anda menentukan kiraan maksimum bagi setiap nilai dalam salah satu lajur pengumpulan?

Penyelesaian:

Untuk mengumpulkan baris DataFrame mengikut dua lajur dan kiraan kejadian , gunakan fungsi groupby() diikuti dengan kaedah size():

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

Operasi ini mencipta kumpulan berdasarkan lajur yang ditentukan dan mengembalikan kiraan baris dalam setiap kumpulan. Output akan menyerupai yang berikut:

col5  col2  count
1     A       1
      D       3
2     B       2
...
Salin selepas log masuk

Untuk mencari kiraan maksimum bagi setiap nilai dalam lajur col2:

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

Operasi ini mengumpulkan data kiraan mengikut tahap lajur col2 dan mengembalikan kiraan maksimum untuk setiap nilai col2, menghasilkan output seperti:

col2
A       3
B       2
C       1
D       3
Salin selepas log masuk

Nota Tambahan:

Untuk mengumpulkan mengikut berbilang lajur dan mendapatkan kiraan serta statistik ringkasan tambahan , anda boleh menggunakan groupby() bersama-sama dengan kaedah lain seperti agg(), yang membolehkan anda menentukan berbilang fungsi pengagregatan:

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

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menghimpunkan Data Panda, Mengira Kejadian dan Mencari Kiraan Maksimum?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan
Tentang kita Penafian Sitemap
Laman web PHP Cina:Latihan PHP dalam talian kebajikan awam,Bantu pelajar PHP berkembang dengan cepat!