Pandas GroupBy – 计算每个组合的出现次数

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

为了对列进行分组并计算 Pandas 中每个组合的出现次数，我们使用with 。该方法将 DataFrame 分成多个组。DataFrame.groupby()size()groupby()

首先，让我们使用别名 pd 导入 pandas 库 -

import pandas as pd

初始化列表数据 -

# 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 ]}

接下来，我们将创建一个 DataFrame -

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

现在，使用groupby()来计算出现的次数size()-

print("计算发生的次数...")
res = dataFrame.groupby(['Car', 'Place']).size()

以下是计算每个组合出现次数的代码 -

示例

# 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("计算发生的次数...")
res = dataFrame.groupby(['Car', 'Place']).size()
# Displaying the occurrences
print(res)
输出结果

这将产生以下输出 -

          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
计算发生的次数...
Car         Place
Audi        Bangalore     1
BMW         Delhi         2
Lamborgini  Chandigarh    1
Mercedes    Hyderabad     2
Porsche     Mumbai        1
RollsRoyce  Mumbai        1
dtype: int64

以上是 Pandas GroupBy – 计算每个组合的出现次数 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/362195.html

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