Computer >> कंप्यूटर >  >> प्रोग्रामिंग >> Python

पांडा ग्रुपबी - प्रत्येक संयोजन की घटनाओं की गणना करें

स्तंभों को समूहबद्ध करने और पंडों में प्रत्येक संयोजन की घटनाओं की गणना करने के लिए, हम DataFrame.groupby () का उपयोग आकार () के साथ करते हैं। Groupby() विधि DataFrame को समूहों में अलग करती है।

सबसे पहले, आइए हम पांडा पुस्तकालय को एक उपनाम पीडी के साथ आयात करें -

import pandas as pd

सूचियों के डेटा को इनिशियलाइज़ करें -

# initializing the data
mylist = {'Car': ['BMW', 'Mercedes', 'Lamborgini', 'Audi', 'Mercedes', 'Porche', 'RollsRoyce', 'BMW'], 'Place': ['Delhi', 'Hyderabad', 'Chandigarh', 'Bangalore', 'Hyderabad', 'Mumbai', 'Mumbai','Delhi'],
'Sold': [95, 80, 80, 75, 90, 90, 95, 50 ]}

इसके बाद, हम एक DataFrame बनाएंगे -

# DataFrame
dataFrame = pd.DataFrame(mylist, columns=['Car', 'Place', 'Sold'])

अब, size() −

. के साथ घटना की गणना करने के लिए groupby() का उपयोग करें
print("Counting the occurrences...")
res = dataFrame.groupby(['Car', 'Place']).size()

प्रत्येक संयोजन की घटनाओं की गणना करने के लिए निम्नलिखित कोड है -

उदाहरण

# importing library
import pandas as pd

# initializing the data
mylist = {'Car': ['BMW', 'Mercedes', 'Lamborgini', 'Audi', 'Mercedes', 'Porsche', 'RollsRoyce', 'BMW'],
'Place': ['Delhi', 'Hyderabad', 'Chandigarh', 'Bangalore', 'Hyderabad', 'Mumbai', 'Mumbai','Delhi'],
'Sold': [95, 80, 80, 75, 90, 90, 95, 50 ]}

# DataFrame
dataFrame = pd.DataFrame(mylist, columns=['Car', 'Place', 'Sold'])

print(dataFrame)

print("Counting the occurrences...")
res = dataFrame.groupby(['Car', 'Place']).size()

# Displaying the occurrences
print(res)

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा -

          Car           Place       Sold
0         BMW           Delhi         95
1    Mercedes       Hyderabad         80
2  Lamborgini      Chandigarh         80
3        Audi       Bangalore         75
4    Mercedes       Hyderabad         90
5     Porsche          Mumbai         90
6  RollsRoyce          Mumbai         95
7         BMW           Delhi         50
Counting the occurrences...
Car         Place
Audi        Bangalore     1
BMW         Delhi         2
Lamborgini  Chandigarh    1
Mercedes    Hyderabad     2
Porsche     Mumbai        1
RollsRoyce  Mumbai        1
dtype: int64

  1. पांडस डेटाफ़्रेम में आइटमसेट की आवृत्ति की गणना कैसे करें

    आइटमसेट की आवृत्ति गिनने के लिए Series.value_counts() विधि का उपयोग करें। सबसे पहले, हम एक DataFrame बनाते हैं - # Create DataFrame dataFrame = pd.DataFrame({'Car': ['BMW', 'Mercedes', 'Lamborghini', 'Audi', 'Mercedes', 'Porsche', 'Lamborgh

  1. पंडों में एक मल्टीइंडेक्स पर ग्रुपबी कैसे करें?

    मल्टीइंडेक्स डेटा फ़्रेम एक डेटा फ़्रेम है जिसमें एक से अधिक इंडेक्स होते हैं। मान लें कि डेस्कटॉप पर संग्रहीत हमारा सीएसवी निम्नलिखित है - सबसे पहले, पांडा पुस्तकालय को आयात करें और उपरोक्त सीएसवी फ़ाइल को पढ़ें - pddf के रूप में पांडा आयात करें =pd.read_csv(C:/Users/amit_/Desktop/sales.csv) प्र

  1. पायथन पांडस डेटाफ्रेम में प्रत्येक समूह का सबसे बड़ा चयन कैसे करें?

    परिचय डेटा विश्लेषण के दौरान प्रदर्शन करने के लिए सबसे बुनियादी और सामान्य संचालन में से एक समूह के भीतर कुछ स्तंभों के सबसे बड़े मूल्य वाली पंक्तियों का चयन करना है। इस पोस्ट में, मैं आपको दिखाऊंगा कि डेटाफ़्रेम के भीतर प्रत्येक समूह का सबसे बड़ा समूह कैसे खोजें। समस्या.. आइए पहले कार्य को समझें,