{"id":2920,"date":"2023-07-20T02:13:16","date_gmt":"2023-07-20T02:13:16","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-groupby-fate\/"},"modified":"2023-07-20T02:13:16","modified_gmt":"2023-07-20T02:13:16","slug":"pandas-groupby-fate","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-groupby-fate\/","title":{"rendered":"Pandas: so verwenden sie groupby & sort innerhalb von gruppen"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um Zeilen in einem Pandas-DataFrame zu gruppieren und dann die Werte innerhalb der Gruppen zu sortieren:<\/span><\/p>\n

 df. sort_values<\/span> ([' var1<\/span> ',' var2<\/span> '],ascending= False<\/span> ). groupby<\/span> (' var1<\/span> '). head<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n
 Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n
 Beispiel: Verwenden von GroupBy und Sortieren in Gruppen in Pandas<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Nehmen wir an, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der die in zwei verschiedenen Gesch\u00e4ften get\u00e4tigten Verk\u00e4ufe zeigt:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' store<\/span> ': ['B', 'B', 'A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A'],\n                   ' sales<\/span> ': [12, 25, 8, 14, 10, 20, 30, 30]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  blind sales\n0 B 12\n1 B 25\n2 to 8\n3 to 14\n4 B 10\n5 B 20\n6 to 30\n7 to 30\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um Zeilen nach Filialspalte<\/strong> zu gruppieren und in absteigender Reihenfolge basierend auf der Verkaufsspalte<\/strong> zu sortieren:<\/span><\/p>\n
 #group by store and sort by sales values in descending order\ndf. sort_values<\/span> ([' store<\/span> ', ' sales<\/span> '],ascending= False<\/span> ). groupby<\/span> (' store<\/span> '). head<\/span> ()\n\n\tblind sales\n1 B 25\n5 B 20\n0 B 12\n4 B 10\n6 to 30\n7 to 30\n3 to 14\n2 to 8<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass wir auch das Argument \u201eascinging=False\u201c<\/strong> entfernen k\u00f6nnten, um die Verkaufswerte in aufsteigender Reihenfolge zu sortieren:<\/span><\/span><\/p>\n
 #group by store and sort by sales values in ascending order\ndf. sort_values<\/span> ([' store<\/span> ',' sales<\/span> ']). groupby<\/span> (' store<\/span> '). head<\/span> ()\n\n\tblind sales\n2 to 8\n3 to 14\n6 to 30\n7 to 30\n4 B 10\n0 B 12\n5 B 20\n1 B 25<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass die Funktion head()<\/strong> nur die ersten 5 Werte pro Gruppe anzeigt.<\/span><\/p>\n
 Um die Top-n-Werte pro Gruppe anzuzeigen, verwenden Sie stattdessen einfach head(n)<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Hinweis<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige Dokumentation der GroupBy-Operation in Pandas finden Sie hier<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in Pandas ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n
 Pandas: So berechnen Sie die kumulative Summe pro Gruppe<\/a>
 Pandas: So z\u00e4hlen Sie eindeutige Werte nach Gruppen<\/a>
 Pandas: So berechnen Sie die Korrelation nach Gruppen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Sie k\u00f6nnen 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, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird. 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