الباندا: كيفية استخدام as_index في المجموعة

يمكنك استخدام الوسيطة as_index في عملية pandas groupby() لتحديد ما إذا كنت تريد استخدام العمود الذي تم تجميعه حسبه كفهرس للمخرجات أم لا.

يمكن أن تكون الوسيطة as_index True أو False .

الافتراضي هو صحيح .

يوضح المثال التالي كيفية استخدام الوسيطة as_index عمليًا.

مثال: كيفية استخدام as_index في مجموعة الباندا

لنفترض أن لدينا DataFrame الباندا التالي الذي يوضح عدد النقاط التي سجلها لاعبو كرة السلة من فرق مختلفة:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
                   ' points ': [12, 15, 17, 17, 19, 14, 15, 20, 24, 28]})
                            
#view DataFrame
print (df)

  team points
0 to 12
1 to 15
2 to 17
3 to 17
4 to 19
5 B 14
6 B 15
7 C 20
8 C 24
9 C 28

يمكننا استخدام الصيغة التالية لتجميع الصفوف حسب عمود الفريق وحساب مجموع عمود النقاط ، مع تحديد as_index=True لاستخدام الفريق كمؤشر الإخراج:

 #group rows by team and calculate sum of points
print ( df.groupby (' team ', as_index= True ) .sum ())

points
team        
At 80
B29
C 72

يعرض الإخراج مجموع القيم في عمود النقاط ، مجمعة حسب القيم الموجودة في عمود الفريق .

لاحظ أنه يتم استخدام عمود الفريق كفهرس للمخرجات.

إذا قمنا بدلاً من ذلك بتحديد as_index=False ، فلن يتم استخدام عمود الفريق كفهرس الإخراج:

 #group rows by team and calculate sum of points
print ( df.groupby (' team ', as_index= False ) .sum ())

  team points
0 to 80
1 B 29
2 C 72

لاحظ أن الفريق يُستخدم الآن كعمود في المخرجات وأن عمود الفهرس مرقم ببساطة من 0 إلى 2.

ملاحظة : يمكنك العثور على الوثائق الكاملة لعملية pandas groupby() هنا .

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية تنفيذ العمليات الشائعة الأخرى في الباندا:

كيفية الحصول على مجموعة بعد استخدام Pandas Groupby
كيفية تحويل إخراج Pandas GroupBy إلى DataFrame
كيفية تطبيق وظيفة على Pandas Groupby