<\/p>\n
U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om een kolom ‚count‘ toe te voegen aan een Panda’s DataFrame:<\/span><\/p>\n Deze specifieke syntaxis voegt een kolom met de naam var1_count<\/strong> toe aan het DataFrame, dat het aantal waarden bevat in de kolom met de naam var1<\/strong> .<\/span><\/p>\n Het volgende voorbeeld laat zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken.<\/span><\/p>\n Stel dat we het volgende panda’s DataFrame hebben dat informatie bevat over verschillende basketbalspelers:<\/span><\/p>\n We kunnen de volgende code gebruiken om een kolom toe te voegen met de naam team_count<\/strong> , die het aantal van elk team bevat:<\/span><\/span><\/p>\n Er zijn 3<\/strong> lijnen met een teamwaarde van A en 5<\/strong> lijnen met een teamwaarde van B.<\/span><\/p>\n Dus:<\/span><\/p>\n U kunt ook een kolom ‚account‘ toevoegen waarin verschillende variabelen zijn gegroepeerd.<\/span><\/p>\n De volgende code laat bijvoorbeeld zien hoe u een kolom ‚aantal‘ kunt toevoegen waarin de team-<\/strong> en pos-<\/strong> variabelen zijn gegroepeerd:<\/span><\/p>\n Uit het resultaat kunnen we zien:<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende taken in panda’s kunt uitvoeren:<\/span><\/p>\n Panda’s: GroupBy gebruiken en waardetellingen<\/a> U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om een kolom ‚count‘ toe te voegen aan een Panda’s DataFrame: df[‚ var1_count ‚] = df. groupby (‚ var1 ‚)[‚ var1 ‚]. transform (‚ count ‚) Deze specifieke syntaxis voegt een kolom met de naam var1_count toe aan het DataFrame, dat het aantal waarden bevat in de kolom met […]<\/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-3227","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n df[' var1_count<\/span> '] = df. groupby<\/span> (' var1<\/span> ')[' var1<\/span> ']. transform<\/span> (' count<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld: Voeg een cijferkolom toe in Panda’s<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n ' pos<\/span> ': ['Gu', 'Fo', 'Fo', 'Fo', 'Gu', 'Gu', 'Fo', 'Fo'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team pos points\n0 A Gu 18\n1 A Fo 22\n2 A Fo 19\n3 B Fo 14\n4 B Gu 14\n5 B Gu 11\n6 B Fo 20\n7 B Fo 28<\/strong><\/pre>\n #add column that shows total count of each team\ndf[' team_count<\/span> '] = df. groupby<\/span> (' team<\/span> ')[' team<\/span> ']. transform<\/span> (' count<\/span> ')\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team pos points team_count\n0 A Gu 18 3\n1 A Fo 22 3\n2 A Fo 19 3\n3 B Fo 14 5\n4 B Gu 14 5\n5 B Gu 11 5\n6 B Fo 20 5\n7 B Fo 28 5<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
#add column that shows total count of each team and position\ndf[' team_pos_count<\/span> '] = df. groupby<\/span> ([' team<\/span> ', ' pos<\/span> ')[' team<\/span> ']. transform<\/span> (' count<\/span> ')\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team pos points team_pos_count\n0 A Gu 18 1\n1 A Fo 22 2\n2 A Fo 19 2\n3 B Fo 14 3\n4 B Gu 14 2\n5 B Gu 11 2\n6 B Fo 20 3\n7 B Fo 28 3\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Panda’s: GroupBy gebruiken met het aantal bakken<\/a>
Panda’s: waarden tellen in een kolom met voorwaarde<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"