Pandas- ကော်လံများစွာကို အခြေခံ၍ ကြိမ်နှုန်းဇယားတစ်ခု ဖန်တီးပါ။

ကော်လံများစွာကိုအခြေခံ၍ ပန်ဒါများတွင် ကြိမ်နှုန်းဇယားတစ်ခုဖန်တီးရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်-

 df. value_counts ([' column1 ',' column2 '])

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- ကော်လံများစွာကို အခြေခံ၍ Pandas တွင် ကြိမ်နှုန်းဇယားတစ်ခု ဖန်တီးပါ။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဘတ်စကတ်ဘောကစားသမားအမျိုးမျိုးမှ ရမှတ်များအသင်းအမည်၊ ရာထူးနှင့် အမှတ်များအကြောင်း အချက်အလက်များပါရှိသော အောက်ပါပန်ဒါ DataFrame ရှိသည်ဆိုပါစို့။

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' position ': ['G', 'G', 'G', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F'],
                   ' points ': [24, 33, 20, 15, 16, 16, 29, 25]})

#view DataFrame
print (df)

  team position points
0 AG 24
1 AG 33
2 AG 20
3 AF15
4 BG 16
5 BG 16
6 BF 29
7 BF 25

အဖွဲ့ နှင့် ရာထူး ကော်လံများတွင် တန်ဖိုးတစ်ခုစီ၏ ပေါင်းစပ်ဖြစ်ပေါ်မှုကို ပြသသည့် ကြိမ်နှုန်းဇယားတစ်ခုဖန်တီးရန် value_counts() လုပ်ဆောင်ချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင်သည်။

 #count frequency of values in team and position columns
df. value_counts ([' team ',' position '])

team position
GA 3
BF 2
      G2
AF1
dtype: int64

ရလဒ်များမှ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်-

• အသင်း A နှင့် ရာထူး G ဟူ၍ 3 ပွဲရှိသည်။
• အသင်း B နှင့် ရာထူး F ဟူ၍ နှစ်ကြိမ် ရှိသည်။
• အသင်း B နှင့် ရာထူး G ဟူ၍ ၂ ခုရှိသည်။
• အသင်း A နှင့် ရာထူး F ဟူ၍ 1 ပွဲရှိသည်။

၎င်းအစား DataFrame ကို ပြန်ပေးရန်အတွက် reset_index() ကို အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း သတိပြုပါ။

 #count frequency of values in team and position columns and return DataFrame
df. value_counts ([' team ',' position ']). reset_index ()

        team position 0
0 A G 3
1 B F 2
2 B G 2
3 A F 1

အရေအတွက်များပါရှိသော ကော်လံကို အမည်ပြောင်းရန် rename() လုပ်ဆောင်ချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #get frequency of values in team and position column and rename count column
df. value_counts ([' team ',' position ']). reset_index (). rename (columns={0:' count '})

        team position count
0 A G 3
1 B F 2
2 B G 2
3 A F 1

နောက်ဆုံးရလဒ်မှာ Team နှင့် Position ကော်လံများတွင် ထူးခြားသောတန်ဖိုးများတစ်ခုစီ၏ အကြိမ်ရေပါဝင်သည့် DataFrame တစ်ခုဖြစ်သည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပန်ဒါများတွင် အခြားဘုံအလုပ်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Pandas- GroupBy ကိုအသုံးပြုပုံနှင့် တန်ဖိုးအရေအတွက်များ
Pandas- bin အရေအတွက်ဖြင့် GroupBy ကိုအသုံးပြုနည်း
Pandas: အခြေအနေဖြင့် ကော်လံတစ်ခုတွင် တန်ဖိုးများကို ရေတွက်နည်း