मान लें, आपके पास डेटाफ़्रेम है और समूहित डेटा और संबंधित कॉलम से सहप्रसरण की गणना के लिए परिणाम है,
Grouped data covariance is: mark1 mark2 subjects maths mark1 25.0 12.500000 mark2 12.5 108.333333 science mark1 28.0 50.000000 mark2 50.0 233.333333 Grouped data covariance between two columns: subjects maths 12.5 science 50.0 dtype: float64
समाधान
इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए चरणों का पालन करेंगे -
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डेटाफ़्रेम परिभाषित करें
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डेटाफ़्रेम विषयों कॉलम के अंदर ग्रुपबाय फ़ंक्शन लागू करें
df.groupby('subjects') -
समूहीकृत डेटा पर सहप्रसरण फ़ंक्शन लागू करें और समूह_डेटा संग्रहीत करें,
group_data = df.groupby('subjects').cov() -
विषय कॉलम से ग्रुपबाय रिकॉर्ड के साथ मार्क1 और मार्क2 कॉलम के लिए लैम्ब्डा फ़ंक्शन लागू करें। इसे नीचे परिभाषित किया गया है,
df.groupby('subjects').apply(lambda x: x['mark1'].cov(x['mark2'] उदाहरण
आइए एक बेहतर समझ पाने के लिए नीचे दिया गया कोड देखें -
import pandas as pd
df =
pd.DataFrame({'subjects':['maths','maths','maths','science','science','science'],
'mark1':[80,90,85,95,93,85],
'mark2':[85,90,70,75,95,65]})
print("DataFrame is:\n",df)
group_data = df.groupby('subjects').cov()
print("Grouped data covariance is:\n", group_data)
result = df.groupby('subjects').apply(lambda x: x['mark1'].cov(x['mark2']))
print("Grouped data covariance between two columns:\n",result) आउटपुट
DataFrame is: subjects mark1 mark2 0 maths 80 85 1 maths 90 90 2 maths 85 70 3 science 95 75 4 science 93 95 5 science 85 65 Grouped data covariance is: mark1 mark2 subjects maths mark1 25.0 12.500000 mark2 12.5 108.333333 science mark1 28.0 50.000000 mark2 50.0 233.333333 Grouped data covariance between two columns: subjects maths 12.5 science 50.0 dtype: float64