Как работает groupby в Pandas?

Как работает groupby в Pandas?

Метод groupby в Pandas позволяет группировать данные по заданному столбцу или нескольким столбцам и проводить операции с этими группами. Вот как это работает:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Название': ['Яблоко', 'Банан', 'Апельсин', 'Банан', 'Ананас'],
        'Цвет': ['Красный', 'Желтый', 'Оранжевый', 'Желтый', 'Желтый'],
        'Количество': [3, 2, 5, 4, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

# Группировка по столбцу 'Цвет'
grouped = df.groupby('Цвет')

# Вычисление среднего значения количества для каждой группы
averages = grouped['Количество'].mean()

print(averages)

Этот код создает DataFrame с названиями, цветами и количеством определенных фруктов. Затем данные группируются по столбцу 'Цвет'.

Дальше можно проводить различные операции с этими группами, такие как вычисление среднего значения или построение статистических выводов.

В приведенном примере мы вычисляем среднее значение количества фруктов для каждого цвета. Результаты выводятся с помощью команды print(averages).

Таким образом, метод groupby позволяет эффективно анализировать данные, группировать и проводить операции с этими группами.

Детальный ответ

Как работает функция groupby в библиотеке Pandas

Функция groupby в библиотеке Pandas позволяет нам агрегировать и анализировать данные с помощью группировки по определенным критериям. Она позволяет разделить данные на группы и применить различные операции к каждой группе отдельно. Это очень полезная функция при работе с большими данными и исследовании структуры их зависимостей.

Прежде чем мы начнем, давайте убедимся, что у вас установлена библиотека Pandas. Если она не установлена, вы можете установить ее с помощью следующей команды:

pip install pandas

Теперь, давайте рассмотрим примеры, чтобы понять, как работает функция groupby.

Пример 1: Группировка по одному столбцу и применение агрегирующей функции

Предположим, у нас есть набор данных, содержащий информацию о студентах и их оценках:

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
    'Subject': ['Math', 'Science', 'Math', 'Science', 'Math'],
    'Grade': [90, 85, 92, 88, 95]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Вывод:

      Name  Subject  Grade
0    Alice     Math     90
1      Bob  Science     85
2  Charlie     Math     92
3    Alice  Science     88
4      Bob     Math     95

Теперь мы хотим узнать средний балл каждого студента. Для этого мы можем использовать функцию groupby следующим образом:

average_grade = df.groupby('Name')['Grade'].mean()
print(average_grade)

Вывод:

Name
Alice      89
Bob        90
Charlie    92
Name: Grade, dtype: int64

Как видно из вывода, функция groupby применяет агрегирующую функцию (в данном случае mean) к каждой группе студентов, сгруппированных по имени. Таким образом, мы получаем средний балл каждого студента.

Пример 2: Группировка по нескольким столбцам и применение нескольких агрегирующих функций

Теперь давайте рассмотрим более сложный пример, где мы будем группировать данные по двум столбцам и применять несколько агрегирующих функций. Предположим, у нас есть набор данных, содержащий информацию о покупках:

import pandas as pd

data = {
    'Customer': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Product': ['Apple', 'Orange', 'Apple', 'Banana', 'Banana', 'Apple'],
    'Quantity': [3, 2, 4, 1, 3, 2],
    'Price': [1.5, 0.75, 1.2, 0.5, 0.6, 0.8]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Вывод:

  Customer Product  Quantity  Price
0    Alice   Apple         3   1.50
1      Bob  Orange         2   0.75
2  Charlie   Apple         4   1.20
3    Alice  Banana         1   0.50
4      Bob  Banana         3   0.60
5  Charlie   Apple         2   0.80

Теперь мы хотим узнать общую сумму и среднюю стоимость покупок для каждого клиента и продукта. Мы также хотим узнать, сколько всего было куплено каждого продукта. Для этого мы можем использовать функцию groupby следующим образом:

summary = df.groupby(['Customer', 'Product']).agg({'Quantity': 'sum', 'Price': 'mean'})
print(summary)

Вывод:

                 Quantity  Price
Customer Product                 
Alice    Apple          3   1.50
         Banana         1   0.50
Bob      Banana         3   0.60
         Orange         2   0.75
Charlie  Apple          6   1.00

Как видно из вывода, функция groupby группирует данные сначала по клиентам, затем по продуктам. Мы применяем агрегирующие функции к столбцам Quantity и Price, чтобы получить сумму и среднее значение соответственно.

Заключение

Функция groupby в библиотеке Pandas позволяет нам группировать данные по определенным критериям и агрегировать их с помощью различных функций. Мы рассмотрели примеры, демонстрирующие применение функции groupby для анализа студенческих оценок и данных по покупкам. Надеюсь, этот материал поможет вам лучше понять, как использовать функцию groupby в своих проектах на Python.

Видео по теме

Python для Data Science: Урок 7:Pandas - GroupBy, Merge, Join

Что такое группировка, агрегация, сортировка данных? | Аналитик данных | karpov.courses

Pandas уроки: Изучаем groupby в Pandas: как группировать и анализировать данные. Урок 14

Похожие статьи:

Как работает groupby в Pandas?