Pandas에서 그룹당 최소값을 찾는 방법

다음 방법을 사용하여 Pandas DataFrame에서 그룹당 최소값을 찾을 수 있습니다.

방법 1: 하나 이상의 열을 기준으로 그룹화

 df. groupby (' group_column ')[' values_column ']. min ()

방법 2: 여러 열을 최소 기준으로 그룹화

 df. groupby (' group_column ')[' values_column1 ', ' values_column2 ']. min ()

다음 예에서는 다음 pandas DataFrame에서 실제로 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd

#create pandas DataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   ' points ':[24, 23, 27, 11, 14, 8, 13],
                   ' rebounds ': [11, 8, 7, 6, 6, 5, 12]})

#display DataFrame
print (df)

  team points rebounds
0 to 24 11
1 to 23 8
2 B 27 7
3 B 11 6
4 B 14 6
5 C 8 5
6 C 13 12

예 1: 최소 하나의 열을 기준으로 그룹화

다음 코드는 팀 열별로 그룹화된 포인트 열의 최소값을 찾는 방법을 보여줍니다.

 #find minimum value of points, grouped by team
df. groupby (' team ')[' points ']. min () 

team
At 23
B 11
C 8
Name: points, dtype: int64

결과에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다:

• A팀의 최소 점수는 23점 입니다.
• B팀의 최소 점수는 11점 입니다.
• C팀의 최소 점수는 8점 입니다.

예 2: 최소 여러 열을 기준으로 그룹화

다음 코드는 팀 열별로 그룹화된 포인트 및 리바운드 열의 최소값을 찾는 방법을 보여줍니다.

 #find minimum value of points and rebounds, grouped by team
df. groupby (' team ')[[' points ', ' rebounds ']]. min () 

    rebound points
team		
At 23 8
B 11 6
C 8 5

결과에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다:

A팀:

• 최소 포인트: 23
• 최소 리바운드: 8

팀 B:

• 최소 포인트: 11
• 최소 리바운드: 6

팀 C:

• 최소 포인트: 8
• 최소 바운스: 5

참고 : 값 열을 지정할 때 이중 괄호를 사용하는 것이 중요합니다. 그렇지 않으면 오류가 발생할 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 다른 일반적인 Panda 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 열의 합계를 계산하는 방법
Pandas에서 열의 평균을 계산하는 방법
Pandas에서 열의 최대값을 찾는 방법