Pandas: як групувати рядки в списку за допомогою groupby

Ви можете використовувати такі методи, щоб згрупувати рядки DataFrame у список за допомогою GroupBy у pandas:

Спосіб 1. Групуйте рядки в списку для одного стовпця

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

Спосіб 2: групування рядків у списку для кількох стовпців

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

Наступні приклади показують, як використовувати кожен метод на практиці з такими pandas DataFrame:

 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

Приклад 1: групування рядків у списку для одного стовпця

Ми можемо використати такий синтаксис, щоб згрупувати рядки за стовпцями команд і створити список для значень стовпців балів :

 #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]

Ми бачимо, що список значень балів створюється для кожної унікальної команди в DataFrame.

Приклад 2: групування рядків у списку для кількох стовпців

Ми можемо використати наступний синтаксис, щоб згрупувати рядки за стовпцями команд і створити список значень для стовпців очок і допомоги :

 #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]

Ми бачимо, що для кожної унікальної команди в DataFrame створюється список балів і список значень допомоги.

Примітка . Повну документацію щодо операції GroupBy в pandas можна знайти тут .

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в pandas:

Панди: як розрахувати сукупну суму на групу
Pandas: як підрахувати унікальні значення по групах
Pandas: як розрахувати режим за групою
Pandas: як розрахувати кореляцію за групою