मान गणना के लिए एकाधिक कॉलम द्वारा पांडा डेटाफ़्रेम समूह

पांडा के साथ डेटाफ़्रेम हेरफेर में, कई कॉलम द्वारा डेटा को समूहीकृत करना मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है। यह आलेख दर्शाता है कि दो स्तंभों द्वारा समूहीकृत करते समय अवलोकनों की गणना कैसे की जाए, साथ ही प्रत्येक समूहीकरण के लिए उच्चतम गणना कैसे निर्धारित की जाए।

एकाधिक स्तंभों वाले डेटाफ़्रेम को देखते हुए, समूह डेटा पर 'ग्रुपबाय' फ़ंक्शन को लागू करना संभव है विशिष्ट स्तंभों पर आधारित. यहां, हमारे पास पांच कॉलम के साथ 'df' नाम का एक डेटाफ़्रेम है: 'col1', 'col2', 'col3', 'col4', और 'col5'।

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([
    [1.1, 1.1, 1.1, 2.6, 2.5, 3.4,2.6,2.6,3.4,3.4,2.6,1.1,1.1,3.3], 
    list('AAABBBBABCBDDD'), 
    [1.1, 1.7, 2.5, 2.6, 3.3, 3.8,4.0,4.2,4.3,4.5,4.6,4.7,4.7,4.8], 
    ['x/y/z','x/y','x/y/z/n','x/u','x','x/u/v','x/y/z','x','x/u/v/b','-','x/y','x/y/z','x','x/u/v/w'],
    ['1','3','3','2','4','2','5','3','6','3','5','1','1','1']
]).T
df.columns = ['col1','col2','col3','col4','col5']

पंक्ति समूहों द्वारा गिनती

गिनने के लिए प्रत्येक पंक्ति समूह में अवलोकनों की संख्या, वांछित कॉलम पर 'ग्रुपबाय' फ़ंक्शन का उपयोग करें और फिर 'आकार' लागू करें function.

result = df.groupby(['col5', 'col2']).size()

यह सूचकांक के रूप में समूहीकृत कॉलम के साथ एक डेटाफ़्रेम तैयार करेगा और मानों के अनुसार आकार।

print(result)

उच्चतम का निर्धारण गिनती

प्रत्येक 'col2' मान के लिए अधिकतम गिनती निर्धारित करने के लिए, 'col2' पर 'groupby' फ़ंक्शन का उपयोग करें और फिर समूहीकृत डेटा पर 'max' फ़ंक्शन लागू करें।

result = df.groupby(['col5', 'col2']).size().groupby(level=1).max()

यह एक श्रृंखला तैयार करेगा प्रत्येक 'col2' मान के लिए अधिकतम गणना के साथ।

print(result)

संक्षेप में, पांडा में 'ग्रुपबी' और 'आकार' फ़ंक्शन का उपयोग करने से कुशल विश्लेषण की अनुमति मिलती है और डेटा का एकत्रीकरण, उपयोगकर्ताओं को विभिन्न तरीकों से अपने डेटा के बारे में जानकारी निकालने में सक्षम बनाता है।