الباندا: كيفية حساب مجموعات فريدة من عمودين

يمكنك استخدام بناء الجملة التالي لحساب عدد المجموعات الفريدة عبر عمودين في pandas DataFrame:

 df[[' col1 ', ' col2 ']]. value_counts (). reset_index (name=' count ')

يوضح المثال التالي كيفية استخدام بناء الجملة هذا عمليًا.

مثال: حساب مجموعات فريدة من عمودين في الباندا

لنفترض أن لدينا DataFrame الباندا التالي الذي يوضح الفريق وموقع لاعبي كرة السلة المختلفين:

 import pandas as pd

#create dataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['Mavs', 'Mavs', 'Mavs', 'Mavs',
                            'Heat', 'Heat', 'Heat', 'Heat'],
                   ' position ': ['Guard', 'Guard', 'Guard', 'Forward',
                                'Guard', 'Forward', 'Forward', 'Guard']})
#view DataFrame
df

        team position
0 Mavs Guard
1 Mavs Guard
2 Mavs Guard
3 Mavs Forward
4 Heat Guard
5 Heat Forward
6 Heat Forward
7 Heat Guard

يمكننا استخدام الصيغة التالية لحساب عدد مجموعات الفريق والمناصب الفريدة:

 df[[' team ', ' position ']]. value_counts (). reset_index (name=' count ')

        team position count
0 Mavs Guard 3
1 Heat Forward 2
2 Heat Guard 2
3 Mavs Forward 1

ومن النتيجة يمكننا أن نرى:

• هناك 3 تكرارات لمجموعة Mavs-Guard.
• هناك حدثان لتركيبة Heat-Forward.
• هناك حدثان لمجموعة Heat-Guard.
• هناك تواجد واحد لمجموعة Mavs-Forward.

لاحظ أنه يمكنك أيضًا فرز النتائج بترتيب تصاعدي أو تنازلي.

على سبيل المثال، يمكننا استخدام الكود التالي لفرز النتائج بترتيب تصاعدي من حيث العدد:

 df[[' team ', ' position ']]. value_counts (ascending= True ). reset_index (name=' count ')

        team position count
0 Mavs Forward 1
1 Heat Forward 2
2 Heat Guard 2
3 Mavs Guard 3

يتم الآن فرز النتائج حسب العدد، من الأصغر إلى الأكبر.

ملاحظة : يمكنك العثور على الوثائق الكاملة لوظيفة Pandas value_counts() هنا .

مصادر إضافية

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

الباندا: كيفية استخدام GroupBy وأعداد القيمة
الباندا: كيفية استخدام GroupBy مع عدد الصناديق
الباندا: كيفية إنشاء جدول محوري بعدد القيم