Pandas- groupby အရာဝတ္ထုတစ်ခုရှိ မုဒ်ကို တွက်ချက်နည်း

ပန်ဒါရှိ GroupBy အရာဝတ္တုတွင် မုဒ်ကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါ syntax ကို သုံးနိုင်သည်-

 df. groupby ([' group_var '])[' value_var ']. agg ( pd.Series.mode )

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- GroupBy အရာဝတ္ထုတစ်ခုရှိ မုဒ်ကို တွက်ချက်ပါ။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် မတူညီသောအသင်းများမှ ဘတ်စကက်ဘောကစားသမားများမှ ရမှတ်များကိုပြသသည့် အောက်ပါပန်ဒါ DataFrame ရှိသည်ဆိုပါစို့။

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
                   ' points ': [10, 10, 12, 15, 19, 23, 20, 20, 26]})

#view DataFrame
print (df)

  team points
0 to 10
1 to 10
2 to 12
3 to 15
4 B 19
5 B 23
6 C 20
7 C 20
8 C 26

အဖွဲ့တစ်ခုစီအတွက် ဖက်ရှင်အမှတ်တန်ဖိုးကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #calculate mode points value for each team
df. groupby ([' team '])[' points ']. agg ( pd.Series.mode )

team
At 10
B [19, 23]
C 20
Name: points, dtype: object

ဤသည်မှာ ရလဒ်ကို မည်သို့အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သည်-

• Team A အတွက် ဖက်ရှင်အမှတ်တန်ဖိုးသည် 10 ဖြစ်သည်။
• Team B အတွက် ဖက်ရှင်အမှတ်တန်ဖိုးများသည် 19 နှင့် 23 ဖြစ်သည်။
• Team C အတွက် ဖက်ရှင်အမှတ်တန်ဖိုးသည် 20 ဖြစ်သည်။

အုပ်စုတစ်ခုတွင် မုဒ်များစွာရှိပါက၊ မတူညီသောလိုင်းတစ်ခုစီတွင် မုဒ်တစ်ခုစီကိုပြသရန် အောက်ပါ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်-

 #calculate mode points value for each team
df. groupby ([' team '])[' points ']. apply ( pd.Series.mode )

team   
At 0 10
B 0 19
      1 23
C 0 20
Name: points, dtype: int64

မှတ်ချက် – ပန်ဒါများတွင် GroupBy လည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ စာရွက်စာတမ်းအပြည့်အစုံကို ဤနေရာတွင် ရှာတွေ့နိုင်ပါသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပန်ဒါများတွင် အခြားဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Pandas- အုပ်စုတစ်ခုစီအတွက် စုဆောင်းငွေကို တွက်ချက်နည်း
Pandas- အုပ်စုအလိုက် ထူးခြားသောတန်ဖိုးများကို ရေတွက်နည်း
Pandas- အုပ်စုအလိုက် ဆက်စပ်မှုကို တွက်ချက်နည်း