Pandas gruppieren sich nach mehreren Spalten

Verwenden Sie Pandas. DataFrame. groupby (), um einen DataFrame nach mehreren Spalten zu gruppieren

1. drucken (df)
2. grouped_df = df. groupby (["Alter", "ID"]) Gruppieren nach Spalten "Alter" und "ID"
3. für Schlüssel Element in grouped_df:
4. a_group = grouped_df. get_group (Schlüssel) Gruppe abrufen.
5. print (a_group, "\ n")

1. Können Sie nach mehreren Spalten gruppieren??
2. Wie erhalten Sie mehr Spalten in Groupby-Pandas??
3. Wie gruppiert man Datenrahmen nach Spalten??
4. Wie berechnet man den Mittelwert mehrerer Spalten in Pandas??
5. Wie wähle ich mehrere Spalten mit nur einer Gruppe aus??
6. Wie verwende ich mehrere Spalten in einer Gruppe nach Klausel??
7. Wie datiert man einen Groupby in Pandas??
8. Was bringt Groupby in Pandas zurück??
9. Was ist Niveau in Groupby Pandas?
10. Wie summiere ich mehrere Spalten in Pandas DataFrame??
11. Wie lösche ich mehrere Spalten in Pandas??
12. Wie sortiert man nach Groupby-Pandas??

Können Sie nach mehreren Spalten gruppieren??

Eine GROUP BY-Klausel kann zwei oder mehr Spalten enthalten - oder mit anderen Worten, eine Gruppierung kann aus zwei oder mehr Spalten bestehen.

Wie erhalten Sie mehr Spalten in Groupby-Pandas??

Die „Hallo Welt!”Von Pandas GroupBy

Du rufst an . groupby () und übergeben Sie den Namen der Spalte, in der Sie gruppieren möchten. Dies ist "state" . Anschließend geben Sie mit ["Nachname"] die Spalten an, für die Sie die eigentliche Aggregation durchführen möchten. Sie können viel mehr als nur einen einzelnen Spaltennamen an übergeben .

Wie gruppiert man Datenrahmen nach Spalten??

Beispiel 1: Verwenden Sie die Funktion groupby (), um die Daten basierend auf dem „Team“ zu gruppieren. Wenden Sie nun die Funktion groupby () an. # Gruppieren Sie die Daten zum Teamwert. # in allen gebildeten Gruppen.

Wie berechnet man den Mittelwert mehrerer Spalten in Pandas??

Rufen Sie pandas auf, um den Mittelwert mehrerer Spalten in demselben DataFrame zu berechnen. Serie. mean () mit einer Liste von DataFrame-Spalten.

Wie wähle ich mehrere Spalten mit nur einer Gruppe aus??

2 Antworten

1. Fügen Sie der GROUP BY-Klausel die zusätzlichen Spalten hinzu: GROUP BY Rls.Rollenname, Pro.[Vorname], Pro.[Nachname]
2. Fügen Sie den entsprechenden Spalten eine Aggregatfunktion hinzu: SELECT Rls.Rollenname, MAX (Pro.[Vorname]), MAX (Pro.[Nachname])

Wie verwende ich mehrere Spalten in einer Gruppe nach Klausel??

Denken Sie an diese Reihenfolge:

1. SELECT (wird verwendet, um Daten aus einer Datenbank auszuwählen)
2. FROM (Klausel wird verwendet, um die Tabellen aufzulisten)
3. WHERE (Klausel wird zum Filtern von Datensätzen verwendet)
4. GROUP BY (Klausel kann in einer SELECT-Anweisung verwendet werden, um Daten über mehrere Datensätze hinweg zu sammeln und die Ergebnisse nach einer oder mehreren Spalten zu gruppieren.)

Wie datiert man einen Groupby in Pandas??

Fazit

1. Mit der Pandas Grouper-Klasse kann der Benutzer die Gruppenanweisungen für ein Objekt angeben.
2. Wählen Sie über den Schlüsselparameter für die Gruppierung eine Spalte aus und geben Sie die Häufigkeit an, mit der gruppiert werden soll.
3. Um den Ebenenparameter zu verwenden, legen Sie die Zielspalte als Index fest und verwenden Sie die Achse, um die Achse entlang der durchzuführenden Gruppierung anzugeben.

Was bringt Groupby in Pandas zurück??

Die Transformation für eine Gruppe oder eine Spalte gibt ein Objekt zurück, das indiziert ist und dieselbe Größe hat wie das, das gruppiert wird.

Was ist Niveau in Groupby Pandas?

Relative Häufigkeit innerhalb jeder Gruppe

Das groupby ("level = 0") wählt die erste Ebene eines hierarchischen Index aus. In unserem Fall ist die erste Stufe Tag.

Wie summiere ich mehrere Spalten in Pandas DataFrame??

So summieren Sie zwei Spalten in einem Pandas DataFrame in Python

1. drucken (df)
2. sum_column = df ["col1"] + df ["col2"]
3. df ["col3"] = sum_column.
4. drucken (df)

Wie lösche ich mehrere Spalten in Pandas??

Löschen Sie mehrere Spalten mit Pandas drop () mit Achse = 1

Um die Pandas-Funktion drop () zum Löschen von Spalten zu verwenden, stellen wir die mehreren Spalten bereit, die als Liste gelöscht werden müssen. Darüber hinaus müssen wir das Argument axis = 1 angeben, um der Funktion drop () mitzuteilen, dass Spalten gelöscht werden.

Wie sortiert man nach Groupby-Pandas??

Verwenden Sie Pandas. PanelGroupBy. transform () und pandas. DataFrame. sort_values ​​(), um einen gruppierten DataFrame nach einer aggregierten Summe zu sortieren

1. grouped_df = df. groupby ("A")
2. df ["sum_column"] = grouped_df [["B"]]. transformieren (Summe)
3. df = df. sort_values ​​("sum_column", aufsteigend = True)
4. df = df. drop ("sum_column", Achse = 1)