<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden mit den Funktionen groupby()<\/strong> und size()<\/strong> in Pandas verwenden, um die Anzahl der Vorkommen pro Gruppe zu z\u00e4hlen:<\/span><\/p>\n Methode 1: Vorkommen z\u00e4hlen, gruppiert nach einer Variablen<\/span><\/strong><\/p>\n Methode 2: Vorkommen z\u00e4hlen, gruppiert nach mehreren Variablen<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 3: Z\u00e4hlen Sie Vorkommen, gruppiert nach mehreren Variablen und sortiert nach Anzahl<\/strong><\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode in der Praxis mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie die Funktionen groupby()<\/strong> und size()<\/strong> verwendet werden, um das Vorkommen von Werten in der Teamspalte<\/strong> zu z\u00e4hlen:<\/span><\/span><\/p>\n Aus dem Ergebnis k\u00f6nnen wir ersehen, dass die Werte A und B jeweils f\u00fcnfmal<\/strong> in der Teamspalte<\/strong> vorkommen.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie die Funktionen groupby()<\/strong> und size()<\/strong> verwendet werden, um das Vorkommen von Werten f\u00fcr jede Wertekombination in den Team-<\/strong> und Positionsspalten<\/strong> zu z\u00e4hlen:<\/span><\/p>\n Aus dem Ergebnis k\u00f6nnen wir sehen:<\/span><\/p>\n Und so weiter.<\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie mit den Funktionen groupby()<\/strong> und size()<\/strong> das Vorkommen von Werten f\u00fcr jede Wertekombination in den Team-<\/strong> und Positionsspalten<\/strong> z\u00e4hlen und dann nach Anzahl sortieren:<\/span><\/p>\n Die Ausgabe zeigt die Anzahl jeder Kombination aus Team-<\/strong> und Positionswerten<\/strong> an, sortiert nach Anzahl in absteigender Reihenfolge.<\/span><\/span><\/p>\n Hinweis<\/strong> : Um in aufsteigender Reihenfolge nach Zahlen zu sortieren, entfernen Sie einfach aufsteigend=False<\/strong> in der Funktion sort_values()<\/strong> .<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Pandas ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So z\u00e4hlen Sie eindeutige Werte mit Pandas GroupBy<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden mit den Funktionen groupby() und size() in Pandas verwenden, um die Anzahl der Vorkommen pro Gruppe zu z\u00e4hlen: Methode 1: Vorkommen z\u00e4hlen, gruppiert nach einer Variablen df. groupby (‚ var1 ‚). size () Methode 2: Vorkommen z\u00e4hlen, gruppiert nach mehreren Variablen df. groupby ([‚ var1 ‚, ‚ var2 ‚]). size […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df. groupby<\/span> (' var1<\/span> '). size<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n df. groupby<\/span> ([' var1<\/span> ', ' var2<\/span> ']). size<\/span> ()<\/strong><\/pre>\n df. groupby<\/span> ([' var1<\/span> ', ' var2<\/span> ']). size<\/span> (). sort_values<\/span> (ascending= False<\/span> )<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n ' position<\/span> ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'F', 'G', 'G', 'G', 'G', 'F'],\n ' points<\/span> ': [15, 22, 24, 25, 20, 35, 34, 19, 14, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team position points\n0 AG 15\n1 AG 22\n2 AF 24\n3 AF 25\n4 AF 20\n5 BG 35\n6 BG 34\n7 BG 19\n8 BG 14\n9 BF 12<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Vorkommen z\u00e4hlen, gruppiert nach einer Variablen<\/strong><\/span><\/h2>\n
#count occurrences of each value in team column\ndf. groupby<\/span> (' team<\/span> '). size<\/span> ()\n\nteam\nAT 5\nB5\ndtype: int64\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Beispiel 2:<\/strong><\/span> Vorkommen z\u00e4hlen, gruppiert nach mehreren Variablen<\/strong><\/span><\/h2>\n
#count occurrences of values for each combination of team and position\ndf. groupby<\/span> ([' team<\/span> ', ' position<\/span> ']). size<\/span> ()\n\nteam position\nAF3\n G2\nBF 1\n G4\ndtype: int64\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Beispiel 3:<\/strong><\/span> Vorkommen nach mehreren Variablen gruppiert z\u00e4hlen und sortieren<\/strong><\/span><\/h2>\n
#count occurrences for each combination of team and position and sort\ndf. groupby<\/span> ([' team<\/span> ', ' position<\/span> ']). size<\/span> (). sort_values<\/span> (ascending= False<\/span> )\n\nteam position\nBG 4\nAF3\n G2\nBF 1\ndtype: int64\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So wenden Sie eine Funktion auf Pandas Groupby an<\/a>
So erstellen Sie ein Balkendiagramm aus Pandas GroupBy<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"