Häufig möchten Sie möglicherweise zwei Datensätze in R basierend auf nicht perfekt übereinstimmenden Zeichenfolgen zusammenführen. Dies wird manchmal als Fuzzy-Matching bezeichnet. Der einfachste Weg, Fuzzy-Matching in R durchzuführen, ist die Verwendung der Funktion stringdist_join() aus dem Paket fuzzyjoin . Das folgende...
Häufig möchten Sie möglicherweise zwei Datensätze in Pandas auf der Grundlage unvollständig übereinstimmender Zeichenfolgen zusammenfügen. Dies wird als Fuzzy-Matching bezeichnet. Der einfachste Weg, Fuzzy-Matching in Pandas durchzuführen, ist die Verwendung der Funktion get_close_matches() aus dem Difflib- Paket. Das folgende Beispiel zeigt,...
Sie können die folgende Syntax verwenden, um den Modus in einem GroupBy-Objekt in Pandas zu berechnen: df. groupby ([' group_var '])[' value_var ']. agg ( pd.Series.mode ) Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird. Beispiel: Berechnungsmodus...
Sie können die folgende Syntax verwenden, um die Reihenfolge der Werte in einem GroupBy-Objekt in Pandas zu berechnen: df[' rank '] = df. groupby ([' group_var '])[' value_var ']. rank () Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis...
Sie können die folgenden Methoden verwenden, um DataFrame-Zeilen mithilfe von GroupBy in Pandas in einer Liste zu gruppieren: Methode 1: Gruppieren Sie Zeilen in einer Liste für eine Spalte df. groupby (' group_var ')[' values_var ']. agg ( list ). reset_index...
Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um Zeilen in einem Pandas-DataFrame nach Monat zu gruppieren: df. groupby (df. your_date_column . dt . month )[' values_column ']. sum () Diese spezielle Formel gruppiert die Zeilen nach Datum in „your_date_column“ und berechnet...
Sie können die folgende Syntax verwenden, um die Anzahl der Felder einer Variablen gruppiert durch eine andere Variable in Pandas zu berechnen: #define bins groups = df. groupby ([' group_var ', pd. cut (df. value_var , bins)]) #display bin count by...
Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um Zeichenfolgen aus GroupBy in Pandas zu verketten: df. groupby ([' group_var '], as_index= False ). agg ({' string_var ': ' ' .join }) Diese spezielle Formel gruppiert die Zeilen nach der Spalte „group_var“...
Sie können die folgende Syntax verwenden, um Zeilen in einem Pandas-DataFrame zu gruppieren und dann die Werte innerhalb der Gruppen zu sortieren: df. sort_values ([' var1 ',' var2 '],ascending= False ). groupby (' var1 '). head () Das folgende Beispiel zeigt,...
Sie können die folgende Syntax verwenden, um die n größten Werte nach Gruppe in einem Pandas-DataFrame anzuzeigen: #display two largest values by group df. groupby (' group_var ')[' values_var ']. nlargest ( 2 ) Und Sie können die folgende Syntax verwenden,...