Pandas: วิธีคำนวณโหมดในวัตถุ groupby

คุณสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อคำนวณ โหมด ในวัตถุ GroupBy ในหมีแพนด้า:

 df. groupby ([' group_var '])[' value_var ']. agg ( pd.Series.mode )

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ไวยากรณ์นี้ในทางปฏิบัติ

ตัวอย่าง: โหมดการคำนวณในออบเจ็กต์ GroupBy

สมมติว่าเรามี DataFrame แพนด้าต่อไปนี้ซึ่งแสดงคะแนนที่ผู้เล่นบาสเกตบอลจากทีมต่างๆ:

 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]})

#view DataFrame
print (df)

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

เราสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อคำนวณค่าคะแนนแฟชั่นสำหรับแต่ละทีม:

 #calculate mode points value for each team
df. groupby ([' team '])[' points ']. agg ( pd.Series.mode )

team
At 10
B [19, 23]
C 20
Name: points, dtype: object

ต่อไปนี้เป็นวิธีการตีความผลลัพธ์:

• ค่าคะแนนแฟชั่นของทีม A คือ 10
• ค่าคะแนนแฟชั่นของทีม B คือ 19 และ 23
• ค่าคะแนนแฟชั่นของทีม C คือ 20

หากกลุ่มมีหลายโหมด คุณสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อแสดงแต่ละโหมดในบรรทัดที่แตกต่างกัน:

 #calculate mode points value for each team
df. groupby ([' team '])[' points ']. apply ( pd.Series.mode )

team   
At 0 10
B 0 19
      1 23
C 0 20
Name: points, dtype: int64

หมายเหตุ : คุณสามารถดูเอกสารฉบับเต็มของการดำเนินการ GroupBy ใน pandas ได้ที่นี่

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทั่วไปอื่น ๆ ในแพนด้า:

นุ่น: วิธีคำนวณผลรวมสะสมต่อกลุ่ม
Pandas: วิธีนับค่าที่ไม่ซ้ำตามกลุ่ม
นุ่น: วิธีคำนวณความสัมพันธ์ตามกลุ่ม