पायथन - पांडस डेटाफ्रेम के कॉलम मानों के योग को समूहित करें और गणना करें

हम मासिक कार के पंजीकरण मूल्य के योग की गणना करने के लिए कार बिक्री रिकॉर्ड और समूह माह-वार के एक उदाहरण पर विचार करेंगे। योग करने के लिए, हम योग () विधि का उपयोग करते हैं।

सबसे पहले, मान लें कि तीन स्तंभों के साथ हमारा पंडों का डेटाफ़्रेम निम्नलिखित है -

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ["Audi", "Lexus", "Tesla", "Mercedes", "BMW", "Toyota", "Nissan", "Bentley", "Mustang"],

      "Date_of_Purchase": [
         pd.Timestamp("2021-06-10"),
         pd.Timestamp("2021-07-11"),
         pd.Timestamp("2021-06-25"),
         pd.Timestamp("2021-06-29"),
         pd.Timestamp("2021-03-20"),
         pd.Timestamp("2021-01-22"),
         pd.Timestamp("2021-01-06"),
         pd.Timestamp("2021-01-04"),
         pd.Timestamp("2021-05-09")
      ],

      "Reg_Price": [1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350]
   }
)

Groupby() फ़ंक्शन के भीतर Date_of_Purchase कॉलम का चयन करने के लिए ग्रॉपर का उपयोग करें। आवृत्ति आवृत्ति महीने के हिसाब से समूह में 'एम' सेट किया जाता है और योग () फ़ंक्शन का उपयोग करके योग की गणना की जाती है -

print"\nGroup Dataframe by month...\n",dataFrame.groupby(pd.Grouper(key='Date_of_Purchase', axis=0, freq='M')).sum()

उदाहरण

निम्नलिखित कोड है -

import pandas as pd

# dataframe with one of the columns as Date_of_Purchase
dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ["Audi", "Lexus", "Tesla", "Mercedes", "BMW", "Toyota", "Nissan", "Bentley", "Mustang"],

      "Date_of_Purchase": [
         pd.Timestamp("2021-06-10"),
         pd.Timestamp("2021-07-11"),
         pd.Timestamp("2021-06-25"),
         pd.Timestamp("2021-06-29"),
         pd.Timestamp("2021-03-20"),
         pd.Timestamp("2021-01-22"),
         pd.Timestamp("2021-01-06"),
         pd.Timestamp("2021-01-04"),
         pd.Timestamp("2021-05-09")
      ],

      "Reg_Price": [1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350]
   }
)

print"DataFrame...\n",dataFrame

# Grouper to select Date_of_Purchase column within groupby function
# calculation the sum month-wise
print"\nGroup Dataframe by month...\n",dataFrame.groupby(pd.Grouper(key='Date_of_Purchase', axis=0, freq='M')).sum()

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट देगा -

DataFrame...
        Car   Date_of_Purchase   Reg_Price
0      Audi        2021-06-10        1000
1     Lexus        2021-07-11        1400
2     Tesla        2021-06-25        1100
3  Mercedes        2021-06-29         900
4       BMW        2021-03-20        1700
5    Toyota        2021-01-22        1800
6    Nissan        2021-01-06        1300
7   Bentley        2021-01-04        1150
8   Mustang        2021-05-09        1350

Group Dataframe by month...
                   Reg_Price
Date_of_Purchase
2021-01-31           4250.0
2021-02-28              NaN
2021-03-31           1700.0
2021-04-30              NaN
2021-05-31           1350.0
2021-06-30           3000.0
2021-07-31           1400.0