Pandas: วิธีใช้ groupby และการนับค่า
คุณสามารถใช้ไวยากรณ์พื้นฐานต่อไปนี้เพื่อนับความถี่ของค่าที่ไม่ซ้ำต่อกลุ่มใน DataFrame ของแพนด้า:
df. groupby ([' column1 ', ' column2 ']). size (). unstack (fill_value= 0 )
ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ไวยากรณ์นี้ในทางปฏิบัติ
ตัวอย่าง: การใช้ GroupBy และการนับค่าใน Pandas
สมมติว่าเรามี DataFrame แพนด้าดังต่อไปนี้:
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'], ' position ':['G', 'G', 'F', 'F', 'C', 'G', 'F', 'F', 'F', 'F'], ' points ': [8, 8, 10, 10, 11, 8, 9, 10, 10, 10]}) #view DataFrame print (df) team position points 0 AG 8 1 GA 8 2 AF10 3 AF 10 4 AC 11 5 BG 8 6 BF 9 7 BF 10 8 BF 10 9 BF 10
เราสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อนับความถี่ของค่า คะแนน โดยจัดกลุ่มตามคอลัมน์ ทีม และ ตำแหน่ง :
#count frequency of points values, grouped by team and position
df. groupby ([' team ',' position ',' points ']). size (). unstack (fill_value= 0 )
points 8 9 10 11
team position
A C 0 0 0 1
F 0 0 2 0
G 2 0 0 0
B F 0 1 3 0
G 1 0 0 0
ต่อไปนี้เป็นวิธีการตีความผลลัพธ์:
- ค่า 8 ปรากฏ 0 ครั้งในคอลัมน์คะแนนสำหรับผู้เล่นจากทีม A และตำแหน่ง C
- ค่า 9 ปรากฏ 0 ครั้งในคอลัมน์คะแนนสำหรับผู้เล่นจากทีม A และตำแหน่ง C
- ค่า 10 ปรากฏ 0 ครั้งในคอลัมน์คะแนนสำหรับผู้เล่นจากทีม A และตำแหน่ง C
- ค่า 11 ปรากฏในคอลัมน์คะแนน 1 ครั้งสำหรับผู้เล่นจากทีม A และตำแหน่ง C
และอื่นๆ
นอกจากนี้เรายังสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อนับความถี่ของ ตำแหน่ง โดยจัดกลุ่มตาม ทีม :
#count frequency of positions, grouped by team
df. groupby ([' team ', ' position ']). size (). unstack (fill_value= 0 )
position C F G
team
A 1 2 2
B 0 4 1
ต่อไปนี้เป็นวิธีการตีความผลลัพธ์:
- ค่า ‘C’ เกิดขึ้น 1 ครั้งในทีม A
- ค่า ‘F’ ปรากฏ 2 ครั้งในทีม A
- ค่า ‘G’ ปรากฏ 2 ครั้งในทีม A
- ค่า ‘C’ เกิดขึ้น 0 ครั้งในทีม B
- ค่า ‘F’ เกิดขึ้น 4 ครั้งในทีม B
- ค่า ‘G’ เกิดขึ้น 1 ครั้งในทีม B
และอื่นๆ
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทั่วไปอื่น ๆ ในแพนด้า:
วิธีดำเนินการผลรวม GroupBy ใน Pandas
วิธีนับค่าที่ไม่ซ้ำโดยใช้ GroupBy ใน Pandas
วิธีใช้ Groupby และ Plot ใน Pandas