<\/p>\n
Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut untuk menemukan jumlah nilai berdasarkan grup di panda:<\/span><\/p>\n Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan sintaksis ini dalam praktiknya dengan pandas DataFrame berikut:<\/span><\/p>\n Kode berikut menunjukkan cara mengelompokkan berdasarkan kolom dan menjumlahkan nilai dalam kolom:<\/span><\/p>\n Dari hasilnya kita dapat melihat bahwa:<\/span><\/p>\n Kode berikut menunjukkan cara mengelompokkan beberapa kolom dan menjumlahkan beberapa kolom:<\/span><\/p>\n Dari hasilnya kita dapat melihat bahwa:<\/span><\/p>\n Dan seterusnya.<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa fungsi reset_index()<\/strong> mencegah pengelompokan kolom menjadi bagian dari indeks.<\/span><\/p>\n Misalnya seperti ini hasilnya jika kita tidak menggunakannya:<\/span><\/p>\n Tergantung pada bagaimana Anda ingin hasilnya muncul, Anda mungkin memilih untuk menggunakan fungsi reset_index() atau<\/strong> tidak.<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan operasi pengelompokan umum lainnya di panda:<\/span><\/p>\n Cara menghitung penampakan kelompok pada panda<\/a> Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut untuk menemukan jumlah nilai berdasarkan grup di panda: df. groupby ([‘ group1 ‘,’ group2 ‘])[‘ sum_col ‘]. sum (). reset_index () Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan sintaksis ini dalam praktiknya dengan pandas DataFrame berikut: import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({‘ team ‘: [‘A’, ‘A’, ‘A’, […]<\/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> ([' group1<\/span> ',' group2<\/span> '])[' sum_col<\/span> ']. sum<\/span> (). reset_index<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n ' position<\/span> ': ['G', 'G', 'F', 'C', 'G', 'F', 'F', 'C'],\n ' points<\/span> ': [25, 17, 14, 9, 12, 9, 6, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tteam position points rebounds\n0 A G 25 11\n1 A G 17 8\n2 A F 14 10\n3 A C 9 6\n4 B G 12 6\n5 B F 9 5\n6 B F 6 9\n7 B C 4 12<\/b><\/pre>\n Contoh 1: kelompokkan berdasarkan kolom, tambahkan kolom<\/strong><\/span><\/h3>\n
#group by team and sum the points\ndf. groupby<\/span> ([' team<\/span> '])[' points<\/span> ']. sum<\/span> (). reset_index<\/span> ()\n\n\tteam points\n0 to 65\n1 B 31\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Contoh 2: kelompokkan berdasarkan beberapa kolom, tambahkan beberapa kolom<\/strong><\/span><\/h3>\n
#group by team and position, sum points and rebounds\ndf. groupby<\/span> ([' team<\/span> ', ' position<\/span> '])[' points<\/span> ', ' rebounds<\/span> ']. sum<\/span> (). reset_index<\/span> ()\n\n team position points rebounds\n0 A C 9 6\n1 A F 14 10\n2 A G 42 19\n3 B C 4 12\n4 B F 15 14\n5 B G 12 6\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
#group by team and position, sum points and rebounds\ndf. groupby<\/span> ([' team<\/span> ', ' position<\/span> '])[' points<\/span> ', ' rebounds<\/span> ']. sum<\/span> ()\n\n rebound points\nteam position\t\t\nA C 9 6\nF 14 10\nG 42 19\nB C 4 12\nF 15 14\nG 12 6<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h3>\n
Bagaimana menemukan nilai maksimal per grup di Pandas<\/a>
Cara menghitung kuantil berdasarkan kelompok di Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"