अलग-अलग गिनने के लिए, पंडों में नूनिक का उपयोग करें। हम एक कॉलम के अनुसार समूहबद्ध करेंगे और Numpy sum () का उपयोग करके सूर्य को भी ढूंढेंगे।
सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें -
pdimport numpy as np के रूप में पांडा आयात करें
3 कॉलम के साथ डेटाफ़्रेम बनाएं। कॉलम में डुप्लीकेट मान हैं -
dataFrame =pd.DataFrame({"Car":['BMW', 'Audi', 'BMW', 'Lexus', 'Lexus'],"Place":['Delhi','Bangalore',' दिल्ली', 'चंडीगढ़', 'चंडीगढ़'],"इकाइयाँ":[100, 150, 50, 110, 90] }) एकत्रीकरण agg() में nunic के साथ अलग-अलग गणना करें। गिनती के लिए योग की गणना करते हुए, हम numpy sum() -
. का उपयोग कर रहे हैंdataFrame =dataFrame.groupby("Car").agg({"Units":np.sum, "Place":pd.Series.nunique}) उदाहरण
निम्नलिखित कोड है -
pdimport numpy के रूप में npdataFrame =pd.DataFrame({"Car":['BMW', 'Audi', 'BMW', 'Lexus', 'Lexus'],"Place":['Delhi' के रूप में आयात करें ,'बैंगलोर', 'दिल्ली', 'चंडीगढ़', 'चंडीगढ़'], "इकाइयाँ":[100, 150, 50, 110, 90] }) प्रिंट"डेटाफ़्रेम ...\n", डेटाफ़्रेम# गिनती अलग nuniquedataFrame =dataFrame.groupby("Car").agg({"Units":np.sum, "Place":pd.Series.nunique})print"\nUpdated DataFrame ...\n",dataFrame आउटपुट
यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा -
DataFrame ... कार प्लेस यूनिट्स0 बीएमडब्ल्यू दिल्ली 1001 ऑडी बैंगलोर 1502 बीएमडब्ल्यू दिल्ली 503 लेक्सस चंडीगढ़ 1104 लेक्सस चंडीगढ़ 90 अपडेटेड डेटाफ्रेम ... यूनिट्स प्लेसकारऑडी 150 1बीएमडब्ल्यू 150 1लेक्सस 200 1