Pandas- အုပ်စုများအတွင်း groupby & sort ကိုအသုံးပြုနည်း

ပန်ဒါများ DataFrame တွင် အတန်းများကို အုပ်စုဖွဲ့ရန် အောက်ပါ syntax ကို သုံးနိုင်ပြီး အုပ်စုများအတွင်း တန်ဖိုးများကို စီရန်-

 df. sort_values ([' var1 ',' var2 '],ascending= False ). groupby (' var1 '). head ()

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- GroupBy ကိုအသုံးပြု၍ Pandas ရှိ Groups တွင် အမျိုးအစားခွဲခြင်း။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် မတူညီသောစတိုးဆိုင်နှစ်ခုတွင် ရောင်းချကြောင်းပြသသည့် အောက်ပါပန်ဒါ DataFrame ရှိသည်ဆိုကြပါစို့။

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' store ': ['B', 'B', 'A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A'],
                   ' sales ': [12, 25, 8, 14, 10, 20, 30, 30]})

#view DataFrame
print (df)

  blind sales
0 B 12
1 B 25
2 to 8
3 to 14
4 B 10
5 B 20
6 to 30
7 to 30

စတိုး ကော်လံအလိုက် အတန်းများကို အုပ်စုဖွဲ့ရန်နှင့် အရောင်း ကော်လံအပေါ် အခြေခံ၍ ကြီးစဉ်ငယ်လိုက် စီရန် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #group by store and sort by sales values in descending order
df. sort_values ([' store ', ' sales '],ascending= False ). groupby (' store '). head ()

	blind sales
1 B 25
5 B 20
0 B 12
4 B 10
6 to 30
7 to 30
3 to 14
2 to 8

ကြီးစဉ်ငယ်လိုက် = အရောင်းတန်ဖိုးများကို ကြီးစဉ်ငယ်လိုက် စီရန် အမှားအယွင်းကို ဖယ်ရှားနိုင်သည်ကို သတိပြုပါ။

 #group by store and sort by sales values in ascending order
df. sort_values ([' store ',' sales ']). groupby (' store '). head ()

	blind sales
2 to 8
3 to 14
6 to 30
7 to 30
4 B 10
0 B 12
5 B 20
1 B 25

head() လုပ်ဆောင်ချက်သည် အုပ်စုတစ်ခုလျှင် ပထမတန်ဖိုး 5 ခုကိုသာ ပြသသည်ကို သတိပြုပါ။

အုပ်စုအလိုက် ထိပ်တန်း n တန်ဖိုးများကို ပြသရန်၊ ၎င်းအစား head(n) ကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်း အသုံးပြုပါ။

မှတ်ချက် ။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပန်ဒါများတွင် အခြားဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

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