Bagaimanakah Saya Boleh Mencapai SQL GROUP DENGAN MEMPUNYAI Kefungsian dalam Pandas?

Melaksanakan GROUP SQL DENGAN MEMPUNYAI fungsi dalam Panda

Klausa

SQL GROUP BY HAVING membenarkan pengguna menapis data berdasarkan keadaan peringkat kumpulan, menyediakan kaedah pengagregatan dan analisis data yang berkuasa. Dalam Pandas, kefungsian yang setara boleh dicapai dengan menggabungkan kaedah groupby dan filter.

kaedah berkumpulan

Kaedah

groupby membahagikan DataFrame kepada berbilang kumpulan berdasarkan lajur yang ditentukan. Setiap kumpulan mengandungi baris dengan nilai yang sama dalam lajur kumpulan. Contohnya:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2], [1, 3], [5, 6]], columns=['A', 'B'])

g = df.groupby('A')

Objek 'g' yang dijana ialah objek GroupBy yang mewakili setiap kumpulan sebagai entiti yang berasingan.

kaedah penapis

Kaedah

filter membenarkan pengguna menggunakan penapis Boolean pada objek GroupBy. Penapis ini beroperasi pada setiap kumpulan secara individu, membenarkan kumpulan tertentu dipilih berdasarkan kriteria tersuai.

Untuk mensimulasikan klausa HAVING SQL, anda boleh mentakrifkan fungsi penapis yang menilai keadaan pada kumpulan itu sendiri. Fungsi ini mesti mengembalikan True jika kumpulan memenuhi syarat, False sebaliknya. Contohnya:

def filter_condition(group):
    return len(group) > 1

g.filter(filter_condition)

Operasi ini hanya akan memilih kumpulan yang panjangnya (iaitu bilangan baris) lebih daripada 1.

Nota Prestasi

Untuk prestasi terbaik, ambil perhatian bahawa kaedah filter memproses setiap kumpulan secara berurutan. Oleh itu, untuk set data yang besar, disyorkan untuk menggunakan fungsi penapis yang dioptimumkan dan elakkan daripada menggunakan gelung bersarang atau pengiraan kompleks dalam fungsi tersebut.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mencapai SQL GROUP DENGAN MEMPUNYAI Kefungsian dalam Pandas?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!