🔎 Как сгруппировать данные с помощью pandas: пошаговое руководство

Как сгруппировать pandas?

Для группировки данных в библиотеке pandas можно использовать метод groupby().

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Анна', 'Борис', 'Анна'],
        'Зарплата': [2500, 3000, 3500, 2800, 3200]}
df = pd.DataFrame(data)

# Группируем данные по имени
grouped = df.groupby('Имя')

# Вычисляем среднюю зарплату по группам
average_salary = grouped['Зарплата'].mean()

# Выводим результат
print(average_salary)

В данном примере мы создаем DataFrame с данными о именах и зарплатах. Затем мы используем метод groupby() для группировки данных по столбцу "Имя". Затем с помощью агрегатной функции mean() вычисляем среднюю зарплату по каждой группе. Результат выводится на экран.

Как сгруппировать pandas

В данной статье мы рассмотрим, как сгруппировать данные с помощью библиотеки pandas. С помощью группировки мы можем агрегировать данные по определенным критериям и выполнять различные операции над этими группами.

Шаг 1: Импорт библиотеки pandas

Перед началом работы с pandas нам необходимо импортировать эту библиотеку. Для этого мы можем использовать следующую команду:

import pandas as pd
    

Шаг 2: Загрузка данных

Далее, мы должны загрузить данные, с которыми будем работать. Рассмотрим пример с использованием CSV файла:

data = pd.read_csv('data.csv')
    

Шаг 3: Группировка данных

Теперь мы готовы приступить к группировке данных. Для этого мы будем использовать метод groupby().

Например, допустим у нас есть столбец 'Страна' и мы хотим сгруппировать данные по странам:

grouped_data = data.groupby('Страна')
    

В результате выполнения данной команды, мы получим объект GroupBy, который содержит сгруппированные данные.

Шаг 4: Выполнение агрегирующих операций

Теперь, когда у нас есть сгруппированные данные, мы можем выполнять различные агрегирующие операции. Например, мы можем найти сумму значений для каждой группы:

grouped_data['Значение'].sum()
    

В данном примере, мы используем столбец 'Значение' и метод sum() для подсчета суммы значений для каждой группы.

Шаг 5: Получение результатов

Для получения результирующих данных, мы можем сохранить результаты выполнения агрегирующих операций в новую переменную:

result = grouped_data['Значение'].sum()
    

Теперь переменная result содержит сумму значений для каждой группы.

Пример полного кода

import pandas as pd

# Загрузка данных
data = pd.read_csv('data.csv')

# Группировка данных по столбцу 'Страна'
grouped_data = data.groupby('Страна')

# Агрегирующая операция
result = grouped_data['Значение'].sum()

# Вывод результата
print(result)
    

Это лишь пример использования метода groupby() и одной агрегирующей операции. В pandas доступно множество других методов и возможностей для работы с группировкой данных. Рекомендуется изучить документацию и экспериментировать.