{"id":2918,"date":"2023-07-20T02:44:20","date_gmt":"2023-07-20T02:44:20","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/elenco-dei-gruppi-di-panda\/"},"modified":"2023-07-20T02:44:20","modified_gmt":"2023-07-20T02:44:20","slug":"elenco-dei-gruppi-di-panda","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/elenco-dei-gruppi-di-panda\/","title":{"rendered":"Panda: come raggruppare le righe in un elenco utilizzando groupby"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per raggruppare le righe DataFrame in un elenco utilizzando GroupBy in panda:<\/span><\/p>\n

Metodo 1: raggruppare le righe in un elenco per una colonna<\/strong><\/span><\/p>\n

 df. groupby<\/span> (' group_var<\/span> ')[' values_var<\/span> ']. agg<\/span> ( list<\/span> ). reset_index<\/span> (name=' values_var<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n
 Metodo 2: raggruppare le righe in un elenco per pi\u00f9 colonne<\/strong><\/span><\/p>\n
 df. groupby<\/span> (' team<\/span> '). agg<\/span> (list)<\/strong><\/pre>\n
 I seguenti esempi mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica con i seguenti DataFrame panda:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],\n                   ' points<\/span> ': [10, 10, 12, 15, 19, 23, 20, 20, 26],\n                   ' assists<\/span> ': [6, 8, 9, 11, 13, 8, 8, 15, 10]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  team points assists\n0 to 10 6\n1 to 10 8\n2 to 12 9\n3 to 15 11\n4 B 19 13\n5 B 23 8\n6 C 20 8\n7 C 20 15\n8 C 26 10\n<\/strong><\/pre>\n
 Esempio 1: raggruppare le righe in un elenco per una colonna<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Possiamo utilizzare la seguente sintassi per raggruppare le righe per colonna della squadra<\/strong> e produrre un elenco per i valori della colonna dei punti<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 #group points values into list by team<\/span>\ndf.<\/span> groupby<\/span> (' team<\/span> ')[' points<\/span> '].<\/span> agg<\/span> ( list<\/span> ).<\/span> reset_index<\/span> (name=' points<\/span> ')\n\n     team points\n0 A [10, 10, 12, 15]\n1 B [19, 23]\n2 C [20, 20, 26]<\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n
 Possiamo vedere che viene prodotto un elenco di valori in punti per ogni squadra univoca nel DataFrame.<\/span><\/p>\n
 Esempio 2: raggruppare righe in un elenco per pi\u00f9 colonne<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Possiamo utilizzare la seguente sintassi per raggruppare le righe per colonna della squadra<\/strong> e produrre un elenco di valori per le colonne dei punti<\/strong> e degli assist<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 #group points and assists values into lists by team<\/span>\ndf. groupby<\/span> (' team<\/span> '). agg<\/span> ( list<\/span> )\n\n\tassist points\nteam\t\t\nA [10, 10, 12, 15] [6, 8, 9, 11]\nB [19, 23] [13, 8]\nC [20, 20, 26] [8, 15, 10]<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Possiamo vedere che un elenco di valori di punti e un elenco di valori di assistenza vengono prodotti per ogni squadra univoca nel DataFrame.<\/span><\/p>\n
 Nota<\/strong> : puoi trovare la documentazione completa dell’operazione GroupBy in panda qui<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
 I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:<\/span><\/p>\n
 Panda: come calcolare il cumulato per gruppo<\/a>
 Panda: come contare i valori unici per gruppo<\/a>
 Panda: come calcolare la modalit\u00e0 per gruppo<\/a>
 Panda: come calcolare la correlazione per gruppo<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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