{"id":2516,"date":"2023-07-21T22:38:17","date_gmt":"2023-07-21T22:38:17","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/agrupamento-de-dados-em-python\/"},"modified":"2023-07-21T22:38:17","modified_gmt":"2023-07-21T22:38:17","slug":"agrupamento-de-dados-em-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/agrupamento-de-dados-em-python\/","title":{"rendered":"Como fazer agrupamento de dados em python: com exemplos"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para realizar o agrupamento de dados em um DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#perform binning with 3 bins<\/span>\ndf[' new_bin<\/span> '] = pd. qcut<\/span> (df[' variable_name<\/span> '], q= 3<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n
 Os exemplos a seguir mostram como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica com o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': [4, 4, 7, 8, 12, 13, 15, 18, 22, 23, 23, 25],\n                   ' assists<\/span> ': [2, 5, 4, 7, 7, 8, 5, 4, 5, 11, 13, 8],\n                   ' rebounds<\/span> ': [7, 7, 4, 6, 3, 8, 9, 9, 12, 11, 8, 9]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n    points assists rebounds\n0 4 2 7\n1 4 5 7\n2 7 4 4\n3 8 7 6\n4 12 7 3\n5 13 8 8\n6 15 5 9\n7 18 4 9\n8 22 5 12\n9 23 11 11\n10 23 13 8\n11 25 8 9\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Exemplo 1: Executar agrupamento de dados mestre<\/strong><\/span><\/h3>\n
 O c\u00f3digo a seguir mostra como realizar o agrupamento de dados na vari\u00e1vel points<\/strong> usando a fun\u00e7\u00e3o qcut()<\/a> com marcas de quebra espec\u00edficas:<\/span><\/p>\n
 #perform data binning on variable points<\/em>\n<\/span>df[' points_bin<\/span> '] = pd. qcut<\/span> (df[' points<\/span> '], q= 3<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n    points assists rebounds points_bin\n0 4 2 7 (3,999, 10,667]\n1 4 5 7 (3,999, 10,667]\n2 7 4 4 (3,999, 10,667]\n3 8 7 6 (3,999, 10,667]\n4 12 7 3 (10,667, 19,333]\n5 13 8 8 (10,667, 19,333]\n6 15 5 9 (10,667, 19,333]\n7 18 4 9 (10,667, 19,333]\n8 22 5 12 (19.333, 25.0]\n9 23 11 11 (19.333, 25.0]\n10 23 13 8 (19.333, 25.0]\n11 25 8 9 (19.333, 25.0]\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Observe que cada linha no quadro de dados foi colocada em um dos tr\u00eas grupos com base no valor da coluna de pontos.<\/span><\/p>\n
 Podemos usar a fun\u00e7\u00e3o value_counts()<\/strong> para descobrir quantas linhas foram colocadas em cada compartimento:<\/span><\/p>\n
 #count frequency of each bin\n<\/span>df[' points_bin<\/span> ']. value_counts<\/span> ()\n\n(3,999, 10,667] 4\n(10.667, 19.333] 4\n(19.333, 25.0] 4\nName: points_bin, dtype: int64\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Podemos ver que cada caixa cont\u00e9m 4 observa\u00e7\u00f5es.<\/span><\/p>\n
 Exemplo 2: realizar clustering de dados com quantis espec\u00edficos<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Tamb\u00e9m podemos realizar clustering de dados usando quantis espec\u00edficos:<\/span><\/p>\n
 #perform data binning on variable points<\/em> with specific quantiles\n<\/span>df[' points_bin<\/span> '] = pd. qcut<\/span> (df[' points<\/span> '], q=[0, .2, .4, .6, .8, 1])\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n    points assists rebounds points_bin\n0 4 2 7 (3.999, 7.2]\n1 4 5 7 (3.999, 7.2]\n2 7 4 4 (3.999, 7.2]\n3 8 7 6 (7.2, 12.4]\n4 12 7 3 (7.2, 12.4]\n5 13 8 8 (12.4, 16.8]\n6 15 5 9 (12.4, 16.8]\n7 18 4 9 (16.8, 22.8]\n8 22 5 12 (16.8, 22.8]\n9 23 11 11 (22.8, 25.0]\n10 23 13 8 (22.8, 25.0]\n11 25 8 9 (22.8, 25.0]\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Exemplo 3:<\/strong><\/span> Execute o agrupamento de dados com r\u00f3tulos<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Tamb\u00e9m podemos realizar o agrupamento de dados usando quantis e r\u00f3tulos espec\u00edficos:<\/span><\/p>\n
 #perform data binning on points<\/em> variable with specific quantiles and labels\n<\/span>df[' points_bin<\/span> '] = pd. qcut<\/span> (df[' points<\/span> '],\n                           q=[0, .2, .4, .6, .8, 1],\n                           labels=[' A<\/span> ',' B<\/span> ',' C<\/span> ',' D<\/span> ',' E<\/span> '])\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n    points assists rebounds points_bin\n0 4 2 7 A\n1 4 5 7 A\n2 7 4 4 A\n3 8 7 6 B\n4 12 7 3 B\n5 13 8 8 C\n6 15 5 9 C\n7 18 4 9 D\n8 22 5 12 D\n9 23 11 11 E\n10 23 13 8 E\n11 25 8 9 E\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Observe que cada linha recebeu um compartimento com base no valor da coluna de pontos<\/strong> e os compartimentos foram rotulados com letras.<\/span><\/p>\n
 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em pandas:<\/span><\/p>\n
 Pandas: como usar a fun\u00e7\u00e3o value_counts()<\/a>
 Pandas: Como criar uma tabela din\u00e2mica com n\u00famero de valores<\/a>
 Pandas: como contar ocorr\u00eancias de valores espec\u00edficos em uma coluna<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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