Często możesz chcieć połączyć dwa zestawy danych w R w oparciu o niedokładnie pasujące ciągi. Nazywa się to czasami dopasowaniem rozmytym . Najłatwiejszym sposobem przeprowadzenia dopasowywania rozmytego w R jest użycie funkcji stringdist_join() z pakietu fuzzyjoin . Poniższy przykład pokazuje, jak...
Często możesz chcieć połączyć dwa zbiory danych w pandy w oparciu o niedokładnie pasujące ciągi. Nazywa się to dopasowaniem rozmytym . Najłatwiejszym sposobem przeprowadzenia dopasowywania rozmytego w pandach jest użycie funkcji get_close_matches() z pakietu difflib . Poniższy przykład pokazuje, jak w...
Możesz użyć następującej składni, aby obliczyć tryb w obiekcie GroupBy w pandach: df. groupby ([' group_var '])[' value_var ']. agg ( pd.Series.mode ) Poniższy przykład pokazuje, jak zastosować tę składnię w praktyce. Przykład: tryb obliczeń w obiekcie GroupBy Załóżmy, że mamy...
Możesz użyć poniższej składni, aby obliczyć kolejność wartości w obiekcie GroupBy w pandach: df[' rank '] = df. groupby ([' group_var '])[' value_var ']. rank () Poniższy przykład pokazuje, jak zastosować tę składnię w praktyce. Przykład: obliczanie rankingu w obiekcie GroupBy...
Możesz użyć następujących metod, aby pogrupować wiersze DataFrame w listę za pomocą GroupBy w pandach: Metoda 1: Pogrupuj wiersze na liście w jedną kolumnę df. groupby (' group_var ')[' values_var ']. agg ( list ). reset_index (name=' values_var ') Metoda 2:...
Aby grupować wiersze według miesięcy w ramce DataFrame pandy, możesz użyć następującej podstawowej składni: df. groupby (df. your_date_column . dt . month )[' values_column ']. sum () Ta konkretna formuła grupuje wiersze według daty w kolumnie Twoja_data i oblicza sumę wartości...
Możesz użyć następującej składni, aby obliczyć liczbę pól zmiennej pogrupowanej według innej zmiennej w pandach: #define bins groups = df. groupby ([' group_var ', pd. cut (df. value_var , bins)]) #display bin count by group variable groups. size (). unstack ()...
Możesz użyć poniższej składni, aby pogrupować wiersze w ramce DataFrame pandy, a następnie posortować wartości w grupach: df. sort_values ([' var1 ',' var2 '],ascending= False ). groupby (' var1 '). head () Poniższy przykład pokazuje, jak zastosować tę składnię w praktyce....
Możesz użyć następującej składni, aby wyświetlić n największych wartości według grupy w pandzie DataFrame: #display two largest values by group df. groupby (' group_var ')[' values_var ']. nlargest ( 2 ) Możesz także użyć następującej składni, aby wykonać określone operacje (takie...