<\/p>\n
Puoi utilizzare la seguente sintassi di base con la funzione groupby()<\/strong> in panda per raggruppare per due colonne e aggregare un’altra colonna:<\/span><\/p>\n Questo particolare esempio raggruppa DataFrame per colonne var1<\/strong> e var2<\/strong> , quindi calcola la media della colonna var3<\/strong> .<\/span><\/p>\n I seguenti esempi mostrano come raggruppare su due colonne e aggregare utilizzando il seguente DataFrame panda:<\/span><\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare la seguente sintassi per calcolare il valore medio della colonna dei punti<\/strong> , raggruppati per colonna squadra<\/strong> e posizione<\/strong> :<\/span><\/p>\n Dal risultato possiamo vedere:<\/span><\/p>\n E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare la seguente sintassi per calcolare il valore massimo della colonna dei punti<\/strong> , raggruppati per colonna squadra<\/strong> e posizione<\/strong> :<\/span><\/p>\n Dal risultato possiamo vedere:<\/span><\/p>\n E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare la seguente sintassi per contare le occorrenze di ciascuna combinazione delle colonne squadra<\/strong> e posizione<\/strong> :<\/span><\/p>\n Dal risultato possiamo vedere:<\/span><\/p>\n E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni nei panda:<\/span><\/p>\n Come contare valori univoci utilizzando Pandas GroupBy<\/a> Puoi utilizzare la seguente sintassi di base con la funzione groupby() in panda per raggruppare per due colonne e aggregare un’altra colonna: df. groupby ([‘ var1 ‘,’ var2 ‘])[‘ var3 ‘]. mean () Questo particolare esempio raggruppa DataFrame per colonne var1 e var2 , quindi calcola la media della colonna var3 . I seguenti esempi […]<\/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> ([' var1<\/span> ',' var2<\/span> '])[' var3<\/span> ']. mean<\/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', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n ' position<\/span> ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'F', 'G', 'G', 'G', 'G', 'F'],\n ' points<\/span> ': [15, 22, 24, 25, 20, 35, 34, 19, 14, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team position points\n0 AG 15\n1 AG 22\n2 AF 24\n3 AF 25\n4 AF 20\n5 BG 35\n6 BG 34\n7 BG 19\n8 BG 14\n9 BF 12\n<\/strong><\/pre>\n Esempio 1: raggruppa due colonne e calcola la media di un’altra colonna<\/strong><\/span><\/h2>\n
#calculate mean of points grouped by team and position columns\ndf. groupby<\/span> ([' team<\/span> ', ' position<\/span> '])[' points<\/span> ']. mean<\/span> ()\n\nteam position\nAF23.0\n G 18.5\nBF 12.0\n G 25.5\nName: points, dtype: float64\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Esempio 2: raggruppa due colonne e calcola il massimo di un’altra colonna<\/strong><\/span><\/h2>\n
#calculate max of points grouped by team and position columns\ndf. groupby<\/span> ([' team<\/span> ', ' position<\/span> '])[' points<\/span> ']. max<\/span> ()\n\nteam position\nAF25\n G22\nBF 12\n G 35\nName: points, dtype: int64\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Esempio 3: raggruppare per due colonne e contare le occorrenze<\/strong><\/span><\/h2>\n
#count occurrences of each combination of team and position columns\ndf. groupby<\/span> ([' team<\/span> ', ' position<\/span> ']). size<\/span> ()\n\nteam position\nAF3\n G2\nBF 1\n G4\ndtype: int64\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come applicare una funzione a Pandas Groupby<\/a>
Come creare un grafico a barre da Pandas GroupBy<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"