ပန်ဒါများ- ကော်လံနှစ်ခုကို အုပ်စုဖွဲ့ပြီး စုစည်းနည်း

ကော်လံနှစ်ခုဖြင့် အုပ်စုဖွဲ့ကာ အခြားကော်လံတစ်ခုကို စုစည်းရန်အတွက် ပန်ဒါရှိ groupby() လုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် အောက်ပါအခြေခံအထားအသိုကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်-

 df. groupby ([' var1 ',' var2 '])[' var3 ']. mean ()

ဤဥပမာသည် DataFrame ကို ကော်လံ var1 နှင့် var2 ဖြင့် အုပ်စုဖွဲ့ပြီး ကော်လံ var3 ၏ ပျမ်းမျှအား တွက်ချက်သည်။

အောက်ပါနမူနာများသည် ကော်လံနှစ်ခုတွင် အုပ်စုဖွဲ့နည်းနှင့် အောက်ပါ pandas DataFrame ကို အသုံးပြု၍ စုစည်းနည်းကို ပြသသည်-

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' position ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'F', 'G', 'G', 'G', 'G', 'F'],
                   ' points ': [15, 22, 24, 25, 20, 35, 34, 19, 14, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team position points
0 AG 15
1 AG 22
2 AF 24
3 AF 25
4 AF 20
5 BG 35
6 BG 34
7 BG 19
8 BG 14
9 BF 12

ဥပမာ 1- ကော်လံနှစ်ခုကို အုပ်စုဖွဲ့ပြီး အခြားကော်လံတစ်ခု၏ ပျမ်းမျှအား တွက်ချက်ပါ။

အဖွဲ့ နှင့် ရာထူး ကော်လံများဖြင့် အုပ်စုဖွဲ့ထားသော အမှတ် ကော်လံ၏ ပျမ်းမျှတန်ဖိုးကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါ syntax ကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

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

team position
AF23.0
      G 18.5
BF 12.0
      G 25.5
Name: points, dtype: float64

ရလဒ်မှ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်-

• အနေအထား F တွင်ရှိသော အသင်း A မှ ကစားသမားများ၏ ပျမ်းမျှအမှတ်တန်ဖိုးသည် 23 ဖြစ်သည်။
• အနေအထား G တွင်ရှိသော အသင်း A ကစားသမားများ၏ ပျမ်းမျှအမှတ်တန်ဖိုးသည် 18.5 ဖြစ်သည်။

နောက် … ပြီးတော့။

ဥပမာ 2- ကော်လံနှစ်ခုကို အုပ်စုဖွဲ့ပြီး အခြားကော်လံ၏ အများဆုံးကို တွက်ချက်ပါ။

အဖွဲ့ နှင့် ရာထူး ကော်လံများဖြင့် အုပ်စုဖွဲ့ထားသော အမှတ် ကော်လံ၏ အများဆုံးတန်ဖိုးကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါ syntax ကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #calculate max of points grouped by team and position columns
df. groupby ([' team ', ' position '])[' points ']. max ()

team position
AF25
      G22
BF 12
      G 35
Name: points, dtype: int64

ရလဒ်မှ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်-

• အနေအထား F တွင်ရှိသော အသင်း A ရှိ ကစားသမားများအတွက် အများဆုံးအမှတ်တန်ဖိုးသည် 25 ဖြစ်သည်။
• အနေအထား G တွင်ရှိသော အသင်း A ကစားသမားများအတွက် အများဆုံးအမှတ်တန်ဖိုးသည် 22 ဖြစ်သည်။

နောက် … ပြီးတော့။

ဥပမာ 3- ကော်လံနှစ်ခုဖြင့် အုပ်စုဖွဲ့ပြီး ကိန်းဂဏန်းဖြစ်ပေါ်မှု

အဖွဲ့ နှင့် ရာထူး ကော်လံတစ်ခုစီ၏ ပေါင်းစပ်မှုတစ်ခုစီ၏ ဖြစ်ပျက်မှုများကို ရေတွက်ရန် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #count occurrences of each combination of team and position columns
df. groupby ([' team ', ' position ']). size ()

team position
AF3
      G2
BF 1
      G4
dtype: int64

ရလဒ်မှ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်-

• အသင်း A တွင် ရာထူး F တွင် ကစားသမား 3 ဦး ရှိသည်။
• အသင်း A တွင် ကစားသမား 2 ဦး ရှိပြီး G နေရာတွင် ရှိသည်။

နောက် … ပြီးတော့။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပန်ဒါများတွင် အခြားဘုံအလုပ်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

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