Panda's: groupby & sorteren binnen groepen gebruiken
U kunt de volgende syntaxis gebruiken om rijen in een Panda DataFrame te groeperen en vervolgens de waarden binnen de groepen te sorteren:
df. sort_values ([' var1 ',' var2 '],ascending= False ). groupby (' var1 '). head ()
Het volgende voorbeeld laat zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken.
Voorbeeld: GroupBy gebruiken en in groepen sorteren in Panda’s
Laten we zeggen dat we het volgende panda’s DataFrame hebben, waarin de verkopen in twee verschillende winkels worden weergegeven:
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
We kunnen de volgende syntaxis gebruiken om rijen te groeperen op winkelkolom en in aflopende volgorde te sorteren op basis van de verkoopkolom :
#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
Merk op dat we ook het argument oplopend=False kunnen verwijderen om de verkoopwaarden in oplopende volgorde te sorteren:
#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
Merk op dat de functie head() alleen de eerste 5 waarden per groep weergeeft.
Om de top n-waarden per groep weer te geven, gebruikt u eenvoudigweg head(n) .
Opmerking : u kunt hier de volledige documentatie van de GroupBy-bewerking in panda’s vinden.
Aanvullende bronnen
In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende bewerkingen in panda’s kunt uitvoeren:
Panda’s: hoe bereken je de cumulatieve som per groep
Panda’s: unieke waarden per groep tellen
Panda’s: hoe de correlatie per groep te berekenen