Come contare gli avvistamenti di gruppo nei panda

Spesso potresti essere interessato a contare il numero di osservazioni per gruppo in un DataFrame panda.

Fortunatamente, questo è facile da fare utilizzando le funzioni groupby() e size() con la seguente sintassi:

 df. groupby (' column_name '). size ()

Questo tutorial spiega diversi esempi di utilizzo pratico di questa funzione utilizzando il seguente frame di dati:

 import numpy as np
import pandas as pd

#create pandas DataFrame
df = pd. DataFrame ({'team': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   'division':['E', 'W', 'E', 'E', 'W', 'W', 'E'],
                   'rebounds': [11, 8, 7, 6, 6, 5, 12]})

#display DataFrame
print (df)

  team division rebounds
0 AE 11
1 AW 8
2 BE 7
3 BE 6
4 BW 6
5 CW 5
6 CE 12

Esempio 1: contare con una variabile

Il seguente codice mostra come contare il numero totale di osservazioni per squadra:

 #count total observations by variable 'team'
df. groupby (' team '). size ()

team
At 2
B 3
C 2
dtype: int64

Dal risultato possiamo vedere che:

• La squadra A ha 2 osservazioni
• La squadra B ha 3 osservazioni
• La squadra C ha 2 osservazioni

Si noti che il codice precedente produce una serie. Nella maggior parte dei casi vogliamo lavorare con un DataFrame, quindi possiamo utilizzare la funzione reset_index() per produrre invece un DataFrame:

 df. groupby (' team '). size (). reset_index (name=' obs ')

        team obs
0 to 2
1 B 3
2 C 2

Esempio 2: contare e ordinare in base a una variabile

Possiamo anche usare la funzione sort_values() per ordinare il numero di gruppi.

Possiamo specificare ascending=False per ordinare il numero di gruppi dal più grande al più piccolo o ascending=True per ordinare dal più piccolo al più grande:

 df. groupby (' team '). size (). reset_index (name=' obs '). sort_values ([' obs '], ascending= True )

        team obs
0 to 2
2 C 2
1 B 3

Esempio 3: conteggio con più variabili

Possiamo anche contare il numero di osservazioni raggruppate da più variabili in un DataFrame panda:

 #count observations grouped by team and division
df. groupby ([' team ',' division ']). size (). reset_index (name=' obs ')

        team division obs
0 A E 1
1 A W 1
2 B E 2
3 B W 1
4 C E 1
5 C W 1

Dal risultato possiamo vedere che:

• 1 osservazione appartiene alla squadra A e alla divisione E
• 1 osservazione appartiene alla squadra A e alla divisione W
• 2 osservazioni appartengono alla squadra B e alla divisione E
• 1 osservazione appartiene alla squadra B e alla divisione W
• 1 osservazione appartiene alla squadra C e alla divisione E
• 1 osservazione appartiene alla squadra C e alla divisione W

Risorse addizionali

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