Pandalar: groupby'de as_index nasıl kullanılır?

Gruplandırdığınız sütunun çıktının dizini olarak kullanılmasını isteyip istemediğinizi belirtmek için pandas groupby() işleminde as_index bağımsız değişkenini kullanabilirsiniz.

as_index bağımsız değişkeni True veya False olabilir.

Varsayılan True’dur .

Aşağıdaki örnek as_index argümanının pratikte nasıl kullanılacağını gösterir.

Örnek: Panda gruplandırmasında as_index nasıl kullanılır?

Farklı takımlardan basketbolcuların attığı puanların sayısını gösteren aşağıdaki panda DataFrame’e sahip olduğumuzu varsayalım:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
                   ' points ': [12, 15, 17, 17, 19, 14, 15, 20, 24, 28]})
                            
#view DataFrame
print (df)

  team points
0 to 12
1 to 15
2 to 17
3 to 17
4 to 19
5 B 14
6 B 15
7 C 20
8 C 24
9 C 28

Takımı çıktı dizini olarak kullanmak için as_index=True değerini belirtirken satırları takım sütununa göre gruplamak ve puan sütunu toplamını hesaplamak için aşağıdaki sözdizimini kullanabiliriz:

 #group rows by team and calculate sum of points
print ( df.groupby (' team ', as_index= True ) .sum ())

points
team        
At 80
B29
C 72

Çıktı, takım sütunundaki değerlere göre gruplandırılmış olarak puan sütunundaki değerlerin toplamını görüntüler.

Ekip sütununun çıktının dizini olarak kullanıldığını unutmayın.

Bunun yerine as_index=False belirtirsek ekip sütunu çıktı dizini olarak kullanılmayacaktır:

 #group rows by team and calculate sum of points
print ( df.groupby (' team ', as_index= False ) .sum ())

  team points
0 to 80
1 B 29
2 C 72

Takımın artık çıktıda bir sütun olarak kullanıldığını ve dizin sütununun yalnızca 0-2 arasında numaralandırıldığını unutmayın.

Not : Pandas groupby() işleminin tam belgelerini burada bulabilirsiniz.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde pandalarda diğer yaygın işlemlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Pandas Groupby’yi kullandıktan sonra bir grup nasıl edinilir
Pandas GroupBy çıktısını DataFrame’e dönüştürme
Pandas Groupby’ye bir işlev nasıl uygulanır?