<\/p>\n
U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om de mediaanwaarde per groep in panda’s te berekenen:<\/span><\/p>\n U kunt ook de volgende syntaxis gebruiken om de mediaanwaarde te berekenen, gegroepeerd op meerdere kolommen:<\/span><\/p>\n De volgende voorbeelden laten zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken.<\/span><\/p>\n Laten we aannemen dat we de volgende panda’s DataFrames hebben:<\/span><\/p>\n We kunnen de volgende code gebruiken om de mediaanwaarde van de kolom \u2018punten\u2019 te vinden, gegroepeerd per team:<\/span><\/p>\n Uit het resultaat kunnen we zien:<\/span><\/p>\n Merk op dat we ook de mediaanwaarde van twee variabelen tegelijk kunnen vinden:<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u de mediaanwaarde van de kolom ‚punten‘ kunt vinden, gegroepeerd op team en positie:<\/span><\/p>\n Uit het resultaat kunnen we zien:<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende functies in panda’s kunt uitvoeren:<\/span><\/p>\n Zo vind je bij Pandas de maximale waarde per groep<\/a> U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om de mediaanwaarde per groep in panda’s te berekenen: df. groupby ([‚ group_variable ‚])[‚ value_variable ‚]. median (). reset_index () U kunt ook de volgende syntaxis gebruiken om de mediaanwaarde te berekenen, gegroepeerd op meerdere kolommen: df. groupby ([‚ group1 ‚, ‚ group2 ‚])[‚ value_variable ‚]. median (). reset_index […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-2340","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n df. groupby<\/span> ([' group_variable<\/span> '])[' value_variable<\/span> ']. median<\/span> (). reset_index<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n df. groupby<\/span> ([' group1<\/span> ', ' group2<\/span> '])[' value_variable<\/span> ']. median<\/span> (). reset_index<\/span> ()<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 1: Het vinden van de mediaanwaarde per groep<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n ' position<\/span> ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F'],\n ' points<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tteam position points rebounds\n0 A G 5 11\n1 A G 7 8\n2 A F 7 10\n3 A F 9 6\n4 B G 12 6\n5 B G 9 5\n6 B F 9 9\n7 B F 4 12<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #calculate median points by team\ndf. groupby<\/span> ([' team<\/span> '])[' points<\/span> ']. median<\/span> (). reset_index<\/span> ()\n\n\tteam points\n0 to 7.0\n1 B 9.0<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
#calculate median points and median rebounds by team\ndf. groupby<\/span> ([' team<\/span> '])[[' points<\/span> ', ' rebounds<\/span> ']]. median<\/span> ()\n\n\tteam points rebounds\n0 to 7.0 9.0\n1B 9.0 7.5\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 2: De mediaanwaarde vinden op basis van meerdere groepen<\/strong><\/span><\/h3>\n
#calculate median points by team\ndf. groupby<\/span> ([' team<\/span> ', ' position<\/span> '])[' points<\/span> ']. median<\/span> (). reset_index<\/span> ()\n\n\tteam position points\n0 A F 8.0\n1 A G 6.0\n2 B F 6.5\n3 B G 10.5<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Hoe de som per groep bij panda’s te vinden<\/a>
Hoe kwantielen per groep in Panda’s te berekenen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"