Pandas 中的 GroupBy 和聚合多列資料

Fariba Laiq 2022年6月7日

Pandas Pandas GroupBy

Pandas 庫是 Python 中一個強大的資料分析庫。我們可以在 Python 中使用 Pandas 對資料框執行許多不同型別的操作。

groupby() 是一種根據特定標準將資料分成多個組的方法。之後，我們可以對分組的資料進行某些操作。

在 Pandas Python 中的多列上應用 `groupby()` 和 `aggregate()` 函式

有時我們需要對來自多個列的資料進行分組並應用一些 aggregate() 方法。aggregate() 方法是那些將多行的值組合並返回單個值的方法，例如 count()、size()、mean()、sum()、mean() 等

在以下程式碼中，我們的學生資料包含某些列的冗餘值。如果你想根據學生的姓名和部門對資料進行分組以獲得他們的總分，我們將根據名稱和部門對資料進行分組，然後使用 aggregate() 方法計算總分。

我們已經儲存了返回的結果並顯示了它。

示例程式碼：

#Python 3.x
import pandas as pd
student= {
    'Name':["Jhon", "Alia", "Jhon", "Alia", "Sam", "Smith", "Sam", "Smith"],
    'Section' :["A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B"],
    'Course' :["Java", "Java", "Dart", "Dart", "Java", "Java", "Dart", "Dart"],
    'Marks':[70, 80, 90, 60, 80, 90, 50, 80],
          }
df = pd.DataFrame(student)
display(df)
result = df.groupby(['Name','Section']).aggregate('sum')
display(result)

輸出：

資料框

GroupBy 聚合多列

我們還可以一次執行多個聚合操作。我們會將操作名稱列表傳遞給 aggregate() 方法。

在這裡，我們通過傳遞操作名稱列表，使用 aggregate() 方法一次計算學生的平均分和總分。

示例程式碼：

#Python 3.x
import pandas as pd
student= {
    'Name':["Jhon", "Alia", "Jhon", "Alia", "Sam", "Smith", "Sam", "Smith"],
    'Section' :["A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B"],
    'Course' :["Java", "Java", "Dart", "Dart", "Java", "Java", "Dart", "Dart"],
    'Marks':[70, 80, 90, 60, 80, 90, 50, 80],
          }
df = pd.DataFrame(student)
display(df)
result = df.groupby(['Name','Section']).aggregate(['mean', 'sum'])
display(result)

輸出：

資料框

GroupBy 聚合多列多種方法

Author: Fariba Laiq

I am Fariba Laiq from Pakistan. An android app developer, technical content writer, and coding instructor. Writing has always been one of my passions. I love to learn, implement and convey my knowledge to others.

在 Pandas Python 中的多列上應用 groupby() 和 aggregate() 函式

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