Python - 使用 Numpy 在 Pandas 聚合中计算不同的数量

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

要计算不同，请在 Pandas 中使用 nunique。我们将分组一个列并使用 Numpy 找到 sun sum()。

首先，导入所需的库 -

import pandas as pd
import numpy as np

创建一个包含 3 列的 DataFrame。列有重复值 -

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Audi', 'BMW', 'Lexus', 'Lexus'],"Place": ['Delhi','Bangalore','Delhi','Chandigarh','Chandigarh'],"Units": [100, 150, 50, 110, 90]
   }
)

计数在聚合中agg()与 nunique 不同。计算计数总和，我们使用 numpy sum()-

dataFrame = dataFrame.groupby("Car").agg({"Units": np.sum, "Place": pd.Series.nunique})

示例

以下是代码 -

import pandas as pd
import numpy as np
dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Audi', 'BMW', 'Lexus', 'Lexus'],"Place": ['Delhi','Bangalore','Delhi','Chandigarh','Chandigarh'],"Units": [100, 150, 50, 110, 90]
   }
)
print"DataFrame ...\n",dataFrame
# 在聚合中计数与 nunique 不同
dataFrame = dataFrame.groupby("Car").agg({"Units": np.sum, "Place": pd.Series.nunique})
print"\nUpdated DataFrame ...\n",dataFrame
输出结果

这将产生以下输出 -

DataFrame ...
     Car      Place   Units
0    BMW      Delhi    100
1   Audi  Bangalore    150
2    BMW      Delhi     50
3  Lexus Chandigarh    110
4  Lexus Chandigarh     90
Updated DataFrame ...
       Units   Place
Car
Audi    150       1
BMW     150       1
Lexus   200       1

以上是 Python - 使用 Numpy 在 Pandas 聚合中计算不同的数量 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/350427.html

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