Pandas groupby ကို အသုံးပြု၍ ထူးခြားသောတန်ဖိုးများကို ရေတွက်နည်း

ပန်ဒါ DataFrame တွင် အုပ်စုတစ်ခုစီအလိုက် ထူးခြားသောတန်ဖိုးများရေတွက်ရန် အောက်ပါအခြေခံအထားအသိုကိုသုံးနိုင်သည်။

 df. groupby (' group_column ')[' count_column ']. nunique ()

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် အောက်ပါ DataFrame ဖြင့် ဤ syntax ကို အသုံးပြုပုံကို ပြသသည် ။

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' position ': ['G', 'G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F', 'F'],
                   ' points ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4, 7, 7],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12, 13, 15]})

#view DataFrame
df

	team position points rebounds
0 A G 5 11
1 A G 7 8
2 A G 7 10
3 A F 9 6
4 A F 12 6
5 B G 9 5
6 B G 9 9
7 B F 4 12
8 B F 7 13
9 B F 7 15

ဥပမာ 1- ကော်လံတစ်ခုဖြင့် အုပ်စုဖွဲ့ပြီး ထူးခြားသောတန်ဖိုးများကို ရေတွက်ပါ။

အောက်ပါကုဒ်သည် အဖွဲ့တစ်ခုစီအတွက် “ အမှတ်များ” ကော်လံရှိ ထူးခြားသောတန်ဖိုးအရေအတွက်ကို ရေတွက်နည်းကို ပြသသည်-

 #count number of unique values in 'points' column grouped by 'team' column
df. groupby (' team ')[' points ']. nunique ()

team
At 4
B 3
Name: points, dtype: int64

ရလဒ်မှ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်-

• Team A အတွက် ထူးခြားသော “အမှတ်” တန်ဖိုး ၄ ခု ရှိသည်။
• Team B အတွက် ထူးခြားသော “အမှတ်” တန်ဖိုး ၃ ခု ရှိသည်။

အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ချင်းစီအတွက် ထူးခြားသော “ အမှတ်” တန်ဖိုးများကို ပြသရန် ထူးခြားသော() လုပ်ဆောင်ချက်ကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း သတိပြုပါ။

 #display unique values in 'points' column grouped by 'team'
df. groupby (' team ')[' points ']. single ()

team
A [5, 7, 9, 12]
B [9, 4, 7]
Name: points, dtype: object

ဥပမာ 2- ကော်လံများစွာဖြင့် အုပ်စုဖွဲ့ပြီး ထူးခြားသောတန်ဖိုးများကို ရေတွက်ပါ။

အောက်ပါကုဒ်သည် အဖွဲ့ နှင့် ရာထူးအလိုက် အုပ်စုဖွဲ့ထားသည့် “ အမှတ်များ” ကော်လံရှိ ထူးခြားသောတန်ဖိုးအရေအတွက်ကို ရေတွက်ပုံကို ပြသသည်-

 #count number of unique values in 'points' column grouped by 'team' and 'position'
df. groupby ([' team ', ' position '])[' points ']. nunique ()

team position
AF2
      G2
BF 2
      G 1
Name: points, dtype: int64

ရလဒ်မှ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်-

• Team A တွင် “ F” အနေအထားရှိ ကစားသမားများအတွက် ထူးခြားသော “ အမှတ်” တန်ဖိုး 2 ခု ရှိသည်။
• Team A ရှိ “ G” အနေအထားတွင် ကစားသမားများအတွက် ထူးခြားသော “ အမှတ်” တန်ဖိုး 2 ခု ရှိသည်။
• Team B တွင် “ F” အနေအထားရှိ ကစားသမားများအတွက် ထူးခြားသော “ အမှတ်” တန်ဖိုး 2 ခု ရှိသည်။
• Team B တွင် ရာထူး “ G” ရှိ ကစားသမားများအတွက် ထူးခြားသော “ အမှတ်” တန်ဖိုး 1 ခု ရှိသည်။

တစ်ဖန်၊ အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့နှင့် ရာထူးအလိုက် ထူးခြားသော “ အမှတ်” တန်ဖိုးတစ်ခုစီကို ပြသရန် ထူးခြားသော() လုပ်ဆောင်ချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုနိုင်သည်-

 #display unique values in 'points' column grouped by 'team' and 'position'
df. groupby ([' team ', ' position '])[' points ']. single ()

team position
AF [9, 12]
      G [5, 7]
BF [4, 7]
      G [9]
Name: points, dtype: object

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပန်ဒါများတွင် အခြားဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Pandas- ကော်လံတစ်ခုတွင် ထူးခြားသောတန်ဖိုးများကို မည်သို့ရှာမည်နည်း။
Pandas- ကော်လံအများအပြားတွင် ထူးခြားသောတန်ဖိုးများကို မည်သို့ရှာမည်နည်း။
Pandas- ကော်လံတစ်ခုရှိ တိကျသောတန်ဖိုး၏ ဖြစ်ပျက်မှုများကို ရေတွက်နည်း