पंडों में ग्रुपबी योग कैसे निष्पादित करें (उदाहरण के साथ)

पांडा में समूह द्वारा मानों का योग ज्ञात करने के लिए आप निम्नलिखित मूल वाक्यविन्यास का उपयोग कर सकते हैं:

 df. groupby ([' group1 ',' group2 '])[' sum_col ']. sum (). reset_index ()

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि निम्नलिखित पांडा डेटाफ़्रेम के साथ व्यवहार में इस सिंटैक्स का उपयोग कैसे करें:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' position ': ['G', 'G', 'F', 'C', 'G', 'F', 'F', 'C'],
                   ' points ': [25, 17, 14, 9, 12, 9, 6, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

	team position points rebounds
0 A G 25 11
1 A G 17 8
2 A F 14 10
3 A C 9 6
4 B G 12 6
5 B F 9 5
6 B F 6 9
7 B C 4 12

उदाहरण 1: एक कॉलम के आधार पर समूह बनाएं, एक कॉलम जोड़ें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि कॉलम के आधार पर समूह कैसे बनाया जाए और कॉलम में मानों का योग कैसे किया जाए:

 #group by team and sum the points
df. groupby ([' team '])[' points ']. sum (). reset_index ()

	team points
0 to 65
1 B 31

परिणाम से हम देख सकते हैं कि:

• टीम ए के खिलाड़ियों ने कुल 65 अंक बनाए।
• टीम बी के खिलाड़ियों ने कुल 31 अंक बनाए।

उदाहरण 2: अनेक स्तंभों के आधार पर समूह बनाएं, अनेक स्तंभ जोड़ें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि एकाधिक स्तंभों को कैसे समूहित किया जाए और एकाधिक स्तंभों का योग कैसे किया जाए:

 #group by team and position, sum points and rebounds
df. groupby ([' team ', ' position '])[' points ', ' rebounds ']. sum (). reset_index ()

        team position points rebounds
0 A C 9 6
1 A F 14 10
2 A G 42 19
3 B C 4 12
4 B F 15 14
5 B G 12 6

परिणाम से हम देख सकते हैं कि:

• स्थिति “सी” में टीम ए के खिलाड़ियों ने कुल 9 अंक और 6 रिबाउंड बनाए।
• टीम ए के खिलाड़ियों ने स्थिति “एफ” में कुल 14 अंक और 10 रिबाउंड बनाए।
• “जी” स्थिति में टीम ए के खिलाड़ियों ने कुल 42 अंक और 19 रिबाउंड बनाए।

और इसी तरह।

ध्यान दें कि रीसेट_इंडेक्स() फ़ंक्शन ग्रुपिंग कॉलम को इंडेक्स का हिस्सा बनने से रोकता है।

उदाहरण के लिए, यदि हम इसका उपयोग नहीं करते हैं तो परिणाम इस तरह दिखता है:

 #group by team and position, sum points and rebounds
df. groupby ([' team ', ' position '])[' points ', ' rebounds ']. sum ()

                 rebound points
team position		
A C 9 6
F 14 10
G 42 19
B C 4 12
F 15 14
G 12 6

इस पर निर्भर करते हुए कि आप परिणाम कैसे दिखाना चाहते हैं, आप रीसेट_इंडेक्स() फ़ंक्शन का उपयोग करना चुन भी सकते हैं और नहीं भी।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि पांडा में अन्य सामान्य समूह संचालन कैसे करें:

पांडा में समूह देखे जाने की गिनती कैसे करें
पंडों में प्रति समूह अधिकतम मूल्य कैसे प्राप्त करें
पांडा में समूह द्वारा मात्राओं की गणना कैसे करें