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