<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para contar a frequ\u00eancia de valores exclusivos por grupo em um DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n Podemos usar a seguinte sintaxe para contar a frequ\u00eancia dos valores de pontos<\/strong> , agrupados por colunas de equipe<\/strong> e posi\u00e7\u00e3o<\/strong> :<\/span><\/p>\n Veja como interpretar o resultado:<\/span><\/p>\n E assim por diante.<\/span><\/p>\n Tamb\u00e9m poder\u00edamos usar a seguinte sintaxe para contar a frequ\u00eancia de posi\u00e7\u00f5es<\/strong> , agrupadas por equipe<\/strong> :<\/span><\/p>\n Veja como interpretar o resultado:<\/span><\/p>\n E assim por diante.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras opera\u00e7\u00f5es comuns em pandas:<\/span><\/p>\n Como realizar uma soma GroupBy no Pandas<\/a> Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para contar a frequ\u00eancia de valores exclusivos por grupo em um DataFrame do pandas: df. groupby ([‘ column1 ‘, ‘ column2 ‘]). size (). unstack (fill_value= 0 ) O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica. Exemplo: usando GroupBy e contagens de valores em Pandas […]<\/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-2487","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n df. groupby<\/span> ([' column1<\/span> ', ' column2<\/span> ']). size<\/span> (). unstack<\/span> (fill_value= 0<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n Exemplo: usando GroupBy e contagens de valores em Pandas<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n ' position<\/span> ':['G', 'G', 'F', 'F', 'C', 'G', 'F', 'F', 'F', 'F'],\n ' points<\/span> ': [8, 8, 10, 10, 11, 8, 9, 10, 10, 10]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team position points\n0 AG 8\n1 GA 8\n2 AF10\n3 AF 10\n4 AC 11\n5 BG 8\n6 BF 9\n7 BF 10\n8 BF 10\n9 BF 10\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #count frequency of points values, grouped by team and position\ndf. groupby<\/span> ([' team<\/span> ',' position<\/span> ',' points<\/span> ']). size<\/span> (). unstack<\/span> (fill_value= 0<\/span> )\n\n\tpoints 8 9 10 11\nteam position\t\t\t\t\nA C 0 0 0 1\n F 0 0 2 0\n G 2 0 0 0\nB F 0 1 3 0\n G 1 0 0 0<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
#count frequency of positions, grouped by team\ndf. groupby<\/span> ([' team<\/span> ', ' position<\/span> ']). size<\/span> (). unstack<\/span> (fill_value= 0<\/span> )\n\nposition C F G\nteam\t\t\t\nA 1 2 2\nB 0 4 1\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como contar valores \u00fanicos usando GroupBy no Pandas<\/a>
Como usar Groupby e Plot no Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"