Pandas- ပျမ်းမျှအားတွက်ချက်ရန်နှင့် nans ကိုလျစ်လျူမရှုဘဲ groupby ကိုသုံးပါ။

pandas groupby() လုပ်ဆောင်ချက်ကို ကော်လံတစ်ခုဖြင့် အုပ်စုဖွဲ့ကာ အခြားကော်လံတစ်ခု၏ ပျမ်းမျှတန်ဖိုးကို တွက်ချက်သည့်အခါ၊ ပန်ဒါများသည် မူရင်းအားဖြင့် NaN တန်ဖိုးများကို လျစ်လျူရှုပါမည်။

အကယ်၍ သင်သည် ကော်လံတစ်ခုတွင် NaN တန်ဖိုးများ ရှိနေပါက NaN ကို ပြသလိုပါက၊ အောက်ပါ အခြေခံ အထားအသိုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

 df. groupby (' team '). agg ({' points ': lambda x: x. mean (skipna= False )})

ဤဥပမာသည် အဖွဲ့ ကော်လံအလိုက် DataFrame အတန်းများကို အုပ်စုဖွဲ့ပြီး NaN တန်ဖိုးများကို လျစ်လျူမရှုဘဲ အမှတ် ကော်လံ၏ ပျမ်းမျှတန်ဖိုးကို တွက်ချက်မည်ဖြစ်သည်။

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- pandas groupby() ကိုသုံး၍ NaNs ကို လျစ်လျူမရှုပါနှင့်

အမျိုးမျိုးသော ဘတ်စကတ်ဘောကစားသမားများအကြောင်း အချက်အလက်ပါရှိသော အောက်ပါပန်ဒါ DataFrame ရှိသည်ဆိုပါစို့။

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' points ': [15, np.nan, 24, 25, 20, 35, 34, 19, 14, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team points
0 to 15.0
1 A NaN
2 A 24.0
3 A 25.0
4 A 20.0
5 B 35.0
6 B 34.0
7B 19.0
8B 14.0
9B 12.0

အဖွဲ့ အလိုက် အုပ်စုဖွဲ့ထားသော ပျမ်းမျှ အမှတ် တန်ဖိုးကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုသည်ဆိုပါစို့။

 #calculate mean of points, grouped by team
df. groupby (' team ')[' points ']. mean ()

team
At 21.0
B 22.8
Name: points, dtype: float64

အမှတ်များကော်လံတွင် Team A အတွက် NaN တန်ဖိုးရှိသော်လည်း အဖွဲ့ တစ်ခုစီအတွက် ပျမ်းမျှ အမှတ် တန်ဖိုးကို ပြန်ပေးကြောင်း သတိပြုပါ။

ပုံမှန်အားဖြင့်၊ ပန်ဒါများသည် ပျမ်းမျှအား တွက်ချက်ရာတွင် NaN တန်ဖိုးကို လျစ်လျူရှုသည်။

အကယ်၍ သင်သည် အမှန်တကယ် NaN များ ရှိနေပါက ပျမ်းမျှတန်ဖိုးအဖြစ် NaN ကို ပြသလိုပါက၊ သင်သည် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #calculate mean points value grouped by team and don't ignore NaNs
df. groupby (' team '). agg ({' points ': lambda x: x. mean (skipna= False )})

      points
team	
To NaN
B 22.8

ယခုတစ်ကြိမ် Team A အတွက် ပျမ်းမျှအမှတ်တန်ဖိုးအဖြစ် NaN တန်ဖိုးကို ပြန်ပေးကြောင်း သတိပြုပါ။

skipna=False argument ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ပျမ်းမျှအား တွက်ချက်ရာတွင် NaN တန်ဖိုးများကို လျစ်လျူမရှုရန် ပန်ဒါများကို ပြောကြားခဲ့ပါသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပန်ဒါများတွင် အခြားဘုံအလုပ်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Pandas GroupBy ကို အသုံးပြု၍ ထူးခြားသောတန်ဖိုးများကို ရေတွက်နည်း
Pandas Groupby တွင် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
Pandas GroupBy မှ Bar Plot တစ်ခုဖန်တီးနည်း