So zählen sie gruppensichtungen bei pandas

Oftmals könnte es für Sie von Interesse sein, die Anzahl der Beobachtungen pro Gruppe in einem Pandas-DataFrame zu zählen.

Glücklicherweise ist dies mit den Funktionen groupby() und size() mit der folgenden Syntax einfach zu bewerkstelligen:

 df. groupby (' column_name '). size ()

In diesem Tutorial werden mehrere Beispiele für die praktische Verwendung dieser Funktion anhand des folgenden Datenrahmens erläutert:

 import numpy as np
import pandas as pd

#create pandas DataFrame
df = pd. DataFrame ({'team': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   'division':['E', 'W', 'E', 'E', 'W', 'W', 'E'],
                   'rebounds': [11, 8, 7, 6, 6, 5, 12]})

#display DataFrame
print (df)

  team division rebounds
0 AE 11
1 AW 8
2 BE 7
3 BE 6
4 BW 6
5 CW 5
6 CE 12

Beispiel 1: Zählen nach einer Variablen

Der folgende Code zeigt, wie die Gesamtzahl der Beobachtungen pro Team gezählt wird:

 #count total observations by variable 'team'
df. groupby (' team '). size ()

team
At 2
B 3
C 2
dtype: int64

Aus dem Ergebnis können wir Folgendes erkennen:

• Team A hat 2 Beobachtungen
• Team B hat 3 Beobachtungen
• Team C hat 2 Beobachtungen

Beachten Sie, dass der vorangehende Code eine Serie erzeugt. In den meisten Fällen möchten wir mit einem DataFrame arbeiten, daher können wir stattdessen die Funktion reset_index() verwenden, um einen DataFrame zu erstellen:

 df. groupby (' team '). size (). reset_index (name=' obs ')

        team obs
0 to 2
1 B 3
2 C 2

Beispiel 2: Zählen und Sortieren nach einer Variablen

Wir können auch die Funktion sort_values() verwenden, um die Anzahl der Gruppen zu sortieren.

Wir können „ascending=False“ angeben, um die Anzahl der Gruppen vom größten zum kleinsten zu sortieren, oder „ascending=True“ , um vom kleinsten zum größten zu sortieren:

 df. groupby (' team '). size (). reset_index (name=' obs '). sort_values ([' obs '], ascending= True )

        team obs
0 to 2
2 C 2
1 B 3

Beispiel 3: Zählen nach mehreren Variablen

Wir können auch die Anzahl der Beobachtungen zählen, gruppiert nach mehreren Variablen in einem Pandas-DataFrame:

 #count observations grouped by team and division
df. groupby ([' team ',' division ']). size (). reset_index (name=' obs ')

        team division obs
0 A E 1
1 A W 1
2 B E 2
3 B W 1
4 C E 1
5 C W 1

Aus dem Ergebnis können wir Folgendes erkennen:

• 1 Beobachtung gehört Team A und Division E
• 1 Beobachtung gehört Team A und Division W
• 2 Beobachtungen gehören zu Team B und Division E
• 1 Beobachtung gehört der Mannschaft B und der Division W
• 1 Beobachtung gehört Team C und Division E
• 1 Beobachtung gehört der Mannschaft C und der Division W

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