Bagaimanakah saya boleh mengira kekerapan baris yang sama dalam DataFrame panda berdasarkan berbilang lajur?

Susan Sarandon
Lepaskan: 2024-10-25 02:03:02
asal
685 orang telah melayarinya

How can I count the frequency of identical rows in a pandas DataFrame based on multiple columns?

Dapatkan Kiraan Frekuensi daripada Berbilang Lajur Bingkai Data

Untuk menentukan kekerapan baris yang sama dalam bingkai data, anda boleh menggunakan kaedah groupby() dengan fungsi saiz(). Teknik ini membolehkan anda mengira kejadian gabungan unik nilai merentas berbilang lajur.

Pertimbangkan bingkai data berikut:

   Group | Size |
---------+------+
   Short | Small |
   Short | Small |
   Moderate | Medium |
   Moderate | Small |
   Tall | Large |
Salin selepas log masuk

Untuk mengira kekerapan setiap baris, kami boleh mengumpulkan bingkai data oleh lajur "Kumpulan" dan "Saiz" dan gunakan fungsi saiz() untuk menentukan bilangan kali setiap baris muncul:

<code class="python">import pandas as pd

# Load the sample data
data = {'Group': ['Short', 'Short', 'Moderate', 'Moderate', 'Tall'], 'Size': ['Small', 'Small', 'Medium', 'Small', 'Large']}
df = pd.DataFrame(data)

# Option 1:
dfg = df.groupby(by=["Group", "Size"]).size()

# Option 2: Reset the index to convert the Series to a DataFrame
dfg = df.groupby(by=["Group", "Size"]).size().reset_index(name="Time")

# Option 3: Use as_index=False to create a DataFrame without an index
dfg = df.groupby(by=["Group", "Size"], as_index=False).size()</code>
Salin selepas log masuk

Bingkai data yang terhasil akan memberikan kiraan kekerapan untuk setiap gabungan "Kumpulan nilai " dan "Saiz". Sebagai contoh, output mungkin muncul seperti berikut:

  Group | Size | Time
--------+------+------
  Moderate | Medium | 1
  Moderate | Small | 1
  Short | Small | 2
  Tall | Large | 1
Salin selepas log masuk

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah saya boleh mengira kekerapan baris yang sama dalam DataFrame panda berdasarkan berbilang lajur?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
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!