Come raggruppare i dati in python: con esempi

È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per eseguire il raggruppamento dei dati su un DataFrame panda:

 import pandas as pd

#perform binning with 3 bins
df[' new_bin '] = pd. qcut (df[' variable_name '], q= 3 )

I seguenti esempi mostrano come utilizzare questa sintassi in pratica con i seguenti DataFrame panda:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [4, 4, 7, 8, 12, 13, 15, 18, 22, 23, 23, 25],
                   ' assists ': [2, 5, 4, 7, 7, 8, 5, 4, 5, 11, 13, 8],
                   ' rebounds ': [7, 7, 4, 6, 3, 8, 9, 9, 12, 11, 8, 9]})

#view DataFrame
print (df)

    points assists rebounds
0 4 2 7
1 4 5 7
2 7 4 4
3 8 7 6
4 12 7 3
5 13 8 8
6 15 5 9
7 18 4 9
8 22 5 12
9 23 11 11
10 23 13 8
11 25 8 9

Esempio 1: eseguire il raggruppamento dei dati anagrafici

Il codice seguente mostra come eseguire il raggruppamento dei dati sulla variabile points utilizzando la funzione qcut() con segni di interruzione specifici:

 #perform data binning on variable points
df[' points_bin '] = pd. qcut (df[' points '], q= 3 )

#view updated DataFrame
print (df)

    points assists rebounds points_bin
0 4 2 7 (3,999, 10,667]
1 4 5 7 (3,999, 10,667]
2 7 4 4 (3,999, 10,667]
3 8 7 6 (3,999, 10,667]
4 12 7 3 (10,667, 19,333]
5 13 8 8 (10,667, 19,333]
6 15 5 9 (10,667, 19,333]
7 18 4 9 (10,667, 19,333]
8 22 5 12 (19.333, 25.0]
9 23 11 11 (19.333, 25.0]
10 23 13 8 (19.333, 25.0]
11 25 8 9 (19.333, 25.0]

Nota che ogni riga nel frame dati è stata posizionata in uno dei tre gruppi in base al valore della colonna punto.

Possiamo usare la funzione value_counts() per trovare quante righe sono state inserite in ciascun contenitore:

 #count frequency of each bin
df[' points_bin ']. value_counts ()

(3,999, 10,667] 4
(10.667, 19.333] 4
(19.333, 25.0] 4
Name: points_bin, dtype: int64

Possiamo vedere che ogni contenitore contiene 4 osservazioni.

Esempio 2: eseguire il clustering dei dati con quantili specifici

Possiamo anche eseguire il clustering dei dati utilizzando quantili specifici:

 #perform data binning on variable points with specific quantiles
df[' points_bin '] = pd. qcut (df[' points '], q=[0, .2, .4, .6, .8, 1])

#view updated DataFrame
print (df)

    points assists rebounds points_bin
0 4 2 7 (3.999, 7.2]
1 4 5 7 (3.999, 7.2]
2 7 4 4 (3.999, 7.2]
3 8 7 6 (7.2, 12.4]
4 12 7 3 (7.2, 12.4]
5 13 8 8 (12.4, 16.8]
6 15 5 9 (12.4, 16.8]
7 18 4 9 (16.8, 22.8]
8 22 5 12 (16.8, 22.8]
9 23 11 11 (22.8, 25.0]
10 23 13 8 (22.8, 25.0]
11 25 8 9 (22.8, 25.0]

Esempio 3: eseguire il raggruppamento dei dati con etichette

Possiamo anche eseguire il raggruppamento dei dati utilizzando quantili ed etichette specifici:

 #perform data binning on points variable with specific quantiles and labels
df[' points_bin '] = pd. qcut (df[' points '],
                           q=[0, .2, .4, .6, .8, 1],
                           labels=[' A ',' B ',' C ',' D ',' E '])

#view updated DataFrame
print (df)

    points assists rebounds points_bin
0 4 2 7 A
1 4 5 7 A
2 7 4 4 A
3 8 7 6 B
4 12 7 3 B
5 13 8 8 C
6 15 5 9 C
7 18 4 9 D
8 22 5 12 D
9 23 11 11 E
10 23 13 8 E
11 25 8 9 E

Tieni presente che a ogni riga è stato assegnato un contenitore in base al valore della colonna punto e che i contenitori sono stati etichettati utilizzando lettere.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attività comuni nei panda:

Panda: come utilizzare la funzione value_counts()
Panda: come creare una tabella pivot con numero di valori
Panda: come contare le occorrenze di valore specifico in una colonna