Pandas: cara mengelompokkan dua kolom dan agregat

Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut dengan fungsi groupby() di panda untuk mengelompokkan berdasarkan dua kolom dan menggabungkan kolom lainnya:

 df. groupby ([' var1 ',' var2 '])[' var3 ']. mean ()

Contoh khusus ini mengelompokkan DataFrame berdasarkan kolom var1 dan var2 , lalu menghitung rata-rata kolom var3 .

Contoh berikut menunjukkan cara mengelompokkan pada dua kolom dan mengagregasi menggunakan pandas DataFrame berikut:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' position ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'F', 'G', 'G', 'G', 'G', 'F'],
                   ' points ': [15, 22, 24, 25, 20, 35, 34, 19, 14, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team position points
0 AG 15
1 AG 22
2 AF 24
3 AF 25
4 AF 20
5 BG 35
6 BG 34
7 BG 19
8 BG 14
9 BF 12

Contoh 1: Kelompokkan dua kolom dan hitung rata-rata kolom lainnya

Kita dapat menggunakan sintaks berikut untuk menghitung nilai rata-rata kolom poin , yang dikelompokkan berdasarkan kolom tim dan posisi :

 #calculate mean of points grouped by team and position columns
df. groupby ([' team ', ' position '])[' points ']. mean ()

team position
AF23.0
      G 18.5
BF 12.0
      G 25.5
Name: points, dtype: float64

Dari hasilnya kita dapat melihat:

• Nilai rata-rata poin pemain tim A di posisi F adalah 23 .
• Nilai rata-rata poin pemain tim A di posisi G adalah 18,5 .

Dan seterusnya.

Contoh 2: Kelompokkan dua kolom dan hitung maksimum kolom lainnya

Kita dapat menggunakan sintaks berikut untuk menghitung nilai maksimum kolom poin , yang dikelompokkan berdasarkan kolom tim dan posisi :

 #calculate max of points grouped by team and position columns
df. groupby ([' team ', ' position '])[' points ']. max ()

team position
AF25
      G22
BF 12
      G 35
Name: points, dtype: int64

Dari hasilnya kita dapat melihat:

• Nilai poin maksimal pemain tim A di posisi F adalah 25 .
• Nilai poin maksimal pemain tim A di posisi G adalah 22 .

Dan seterusnya.

Contoh 3: Kelompokkan berdasarkan dua kolom dan hitung kemunculannya

Kita dapat menggunakan sintaks berikut untuk menghitung kemunculan setiap kombinasi kolom tim dan posisi :

 #count occurrences of each combination of team and position columns
df. groupby ([' team ', ' position ']). size ()

team position
AF3
      G2
BF 1
      G4
dtype: int64

Dari hasilnya kita dapat melihat:

• Ada 3 pemain di tim A di posisi F.
• Ada 2 pemain di tim A di posisi G.

Dan seterusnya.

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan tugas umum lainnya di panda:

Cara menghitung nilai unik menggunakan Pandas GroupBy
Cara menerapkan fungsi ke Pandas Groupby
Cara Membuat Plot Batang dari Pandas GroupBy