วิธีจัดกลุ่มตามปีใน pandas dataframe (พร้อมตัวอย่าง)
คุณสามารถใช้ไวยากรณ์พื้นฐานต่อไปนี้เพื่อจัดกลุ่มแถวตามปีใน DataFrame ของแพนด้า:
df. groupby (df. your_date_column . dt . year )[' values_column ']. sum ()
สูตรเฉพาะนี้จัดกลุ่มแถวตามวันที่ใน your_date_column และคำนวณผลรวมของค่าสำหรับ values_column ใน DataFrame
โปรดทราบว่าฟังก์ชัน dt.year() จะแยกปีออกจากคอลัมน์วันที่ในรูปหมีแพนด้า
ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ไวยากรณ์นี้ในทางปฏิบัติ
ตัวอย่าง: วิธีจัดกลุ่มตามปีใน Pandas
สมมติว่าเรามี DataFrame แพนด้าต่อไปนี้ซึ่งแสดงยอดขายของบริษัทในวันที่ต่างกัน:
import pandas as pd
#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' date ': pd.date_range (start=' 1/1/2020 ', freq=' 3m ', periods= 10 ),
' sales ': [6, 8, 9, 11, 13, 8, 8, 15, 22, 9],
' returns ': [0, 3, 2, 2, 1, 3, 2, 4, 1, 5]})
#view DataFrame
print (df)
date sales returns
0 2020-01-31 6 0
1 2020-04-30 8 3
2 2020-07-31 9 2
3 2020-10-31 11 2
4 2021-01-31 13 1
5 2021-04-30 8 3
6 2021-07-31 8 2
7 2021-10-31 15 4
8 2022-01-31 22 1
9 2022-04-30 9 5
ที่เกี่ยวข้อง: วิธีสร้างช่วงวันที่ในนุ่น
คุณสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อคำนวณผลรวมของยอดขายที่จัดกลุ่มตามปี:
#calculate sum of sales grouped by year
df. groupby (df. date . dt . year )[' sales ']. sum ()
date
2020 34
2021 44
2022 31
Name: sales, dtype: int64
ต่อไปนี้เป็นวิธีการตีความผลลัพธ์:
- ยอดขายรวมที่ทำในปี 2020 อยู่ที่ 34
- ยอดขายรวมที่เกิดขึ้นในปี 2564 อยู่ที่ 44
- ยอดขายรวมที่เกิดขึ้นในปี 2565 อยู่ที่ 31
เราสามารถใช้ไวยากรณ์ที่คล้ายกันเพื่อคำนวณมูลค่าการขายสูงสุดที่จัดกลุ่มตามปี:
#calculate max of sales grouped by year
df. groupby (df. date . dt . year )[' sales ']. max ()
date
2020 11
2021 15
2022 22
Name: sales, dtype: int64
เราสามารถใช้ไวยากรณ์ที่คล้ายกันในการคำนวณค่าใดๆ ที่เราต้องการจัดกลุ่มตามค่าปีของคอลัมน์วันที่
หมายเหตุ : คุณสามารถดูเอกสารฉบับเต็มของการดำเนินการ GroupBy ใน pandas ได้ที่นี่
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทั่วไปอื่น ๆ ในแพนด้า:
นุ่น: วิธีคำนวณผลรวมสะสมต่อกลุ่ม
Pandas: วิธีนับค่าที่ไม่ซ้ำตามกลุ่ม
นุ่น: วิธีคำนวณความสัมพันธ์ตามกลุ่ม