Pandas: วิธีจัดกลุ่มแถวในรายการโดยใช้ groupby

คุณสามารถใช้วิธีการต่อไปนี้เพื่อจัดกลุ่มแถว DataFrame ลงในรายการโดยใช้ GroupBy ในแพนด้า:

วิธีที่ 1: จัดกลุ่มแถวในรายการสำหรับหนึ่งคอลัมน์

 df. groupby (' group_var ')[' values_var ']. agg ( list ). reset_index (name=' values_var ')

วิธีที่ 2: จัดกลุ่มแถวในรายการสำหรับหลายคอลัมน์

 df. groupby (' team '). agg (list)

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้แต่ละวิธีในทางปฏิบัติกับ Pandas DataFrame ต่อไปนี้:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
                   ' points ': [10, 10, 12, 15, 19, 23, 20, 20, 26],
                   ' assists ': [6, 8, 9, 11, 13, 8, 8, 15, 10]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists
0 to 10 6
1 to 10 8
2 to 12 9
3 to 15 11
4 B 19 13
5 B 23 8
6 C 20 8
7 C 20 15
8 C 26 10

ตัวอย่างที่ 1: จัดกลุ่มแถวในรายการสำหรับหนึ่งคอลัมน์

เราสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อจัดกลุ่มแถวตามคอลัมน์ ทีม และสร้างรายการสำหรับค่าคอลัมน์ คะแนน :

 #group points values into list by team
df. groupby (' team ')[' points ']. agg ( list ). reset_index (name=' points ')

     team points
0 A [10, 10, 12, 15]
1 B [19, 23]
2 C [20, 20, 26]

เราจะเห็นว่ารายการค่าคะแนนถูกสร้างขึ้นสำหรับแต่ละทีมที่ไม่ซ้ำกันใน DataFrame

ตัวอย่างที่ 2: จัดกลุ่มแถวในรายการสำหรับหลายคอลัมน์

เราสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อจัดกลุ่มแถวตามคอลัมน์ ทีม และสร้างรายการค่าสำหรับ จุด และคอลัมน์ ช่วยเหลือ :

 #group points and assists values into lists by team
df. groupby (' team '). agg ( list )

	assist points
team		
A [10, 10, 12, 15] [6, 8, 9, 11]
B [19, 23] [13, 8]
C [20, 20, 26] [8, 15, 10]

เราจะเห็นว่ารายการค่าคะแนนและรายการค่าช่วยเหลือถูกสร้างขึ้นสำหรับแต่ละทีมที่ไม่ซ้ำกันใน DataFrame

หมายเหตุ : คุณสามารถดูเอกสารฉบับเต็มของการดำเนินการ GroupBy ใน pandas ได้ที่นี่

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทั่วไปอื่น ๆ ในแพนด้า:

นุ่น: วิธีคำนวณผลรวมสะสมต่อกลุ่ม
Pandas: วิธีนับค่าที่ไม่ซ้ำตามกลุ่ม
Pandas: วิธีคำนวณโหมดตามกลุ่ม
นุ่น: วิธีคำนวณความสัมพันธ์ตามกลุ่ม