🐼 Как группировать данные с помощью pandas python? Гайд для начинающих 👨‍🏫

Группировка данных с помощью Pandas в Python

Pandas - это библиотека для анализа данных в Python. Она предоставляет функциональность для эффективной работы с табличными данными.

Группировка данных является одной из основных задач в анализе данных. В Pandas существует много способов группировки данных. Вот несколько примеров:

1. Группировка по одному столбцу

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Москва', 'Санкт-Петербург', 'Екатеринбург'],
        'Продажи': [100, 200, 150, 300, 250]}

df = pd.DataFrame(data)

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

# Получение среднего значения для каждого города
average_sales = grouped.mean()

print(average_sales)

Город             Продажи
Москва            125.0
Санкт-Петербург   250.0
Екатеринбург      250.0
Name: Продажи, dtype: float64

2. Группировка по нескольким столбцам

# Группировка по столбцам 'Город' и 'Год'
grouped = df.groupby(['Город', 'Год'])

# Получение суммарных продаж для каждого города и года
total_sales = grouped.sum()

print(total_sales)

Город            Год  Продажи
Москва           2020      100
                 2021      150
Санкт-Петербург  2020      200
                 2021      300
Екатеринбург     2020      250
Name: Продажи, dtype: int64

3. Применение пользовательской функции к группировке

# Определение пользовательской функции
def calculate_total_sales(group):
    return group['Продажи'].sum()

# Применение функции к группировке
total_sales = grouped.apply(calculate_total_sales)

print(total_sales)

Город             Продажи
Москва            250
Санкт-Петербург   500
Екатеринбург      250
Name: Продажи, dtype: int64

Это лишь некоторые примеры того, как можно использовать группировку данных с помощью Pandas в Python. Надеюсь, это поможет вам в вашей работе с данными!

Привет, студент!

Сегодня мы поговорим о группировке данных в библиотеке pandas для языка Python. Группировка данных - это процесс разделения набора данных на группы в соответствии с определенным признаком или критерием. Давай посмотрим, как это можно сделать с помощью pandas.

Для начала, убедимся, что у нас установлена библиотека pandas. Если ее нет, можем установить ее с помощью команды:

!pip install pandas

После успешной установки pandas, импортируем ее:

import pandas as pd

Теперь, когда у нас есть pandas, давайте создадим некоторые данные, на которых мы будем проводить группировку:

data = {
   'Country': ['USA', 'USA', 'Canada', 'Canada', 'Mexico', 'Mexico'],
   'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Toronto', 'Vancouver', 'Mexico City', 'Cancun'],
   'Population': [8600000, 3900000, 2900000, 631000, 8850000, 628306]
}

df = pd.DataFrame(data)

Мы создали DataFrame с информацией о странах, городах и населении. Теперь давайте посмотрим, как мы можем сгруппировать эти данные.

Группировка по одному столбцу

Для группировки данных в pandas используется метод groupby(). Укажем столбец, по которому мы хотим сгруппировать данные. В нашем случае это столбец 'Country':

grouped = df.groupby('Country')

Теперь у нас есть объект, представляющий сгруппированные данные. Мы можем провести различные агрегатные операции над этими группами, например, посчитать среднее значение населения для каждой страны:

average_population = grouped['Population'].mean()
print(average_population)

В результате мы получаем среднее значение населения для каждой страны:

Country
Canada    176550.5
Mexico   4744153.0
USA      6250000.0
Name: Population, dtype: float64

Группировка по нескольким столбцам

Мы также можем сгруппировать данные по нескольким столбцам. Для этого передадим список столбцов в метод groupby(). Например, давайте сгруппируем данные по странам и городам:

grouped = df.groupby(['Country', 'City'])
average_population = grouped['Population'].mean()
print(average_population)

Теперь мы получим среднее значение населения для каждой комбинации страны и города:

Country  City       
Canada   Toronto       2900000.0
         Vancouver      631000.0
Mexico   Cancun         628306.0
         Mexico City   8850000.0
USA      Los Angeles   3900000.0
         New York      8600000.0
Name: Population, dtype: float64

Применение пользовательской функции

Кроме стандартных агрегатных операций, мы также можем применять пользовательские функции к группам данных. Для этого используется метод apply(). Давайте напишем функцию, которая найдет максимальное значение населения для каждой страны:

def find_max_population(group):
   return group['Population'].max()

max_population = grouped.apply(find_max_population)
print(max_population)

Результатом будет максимальное значение населения для каждой страны:

Country
Canada            2900000
Mexico            8850000
USA               8600000
Name: Population, dtype: int64

Другие агрегатные операции

Библиотека pandas предоставляет множество других агрегатных операций, которые можно применять к группам данных. Вот некоторые из них:

• sum() - сумма значений в группе
• min() - минимальное значение в группе
• max() - максимальное значение в группе
• count() - количество значений в группе
• median() - медианное значение в группе
• std() - стандартное отклонение в группе

И это только небольшая часть доступных операций. У pandas есть мощные возможности для работы с данными.

Заключение

В этой статье мы изучили, как можно использовать библиотеку pandas для группировки данных в Python. Мы рассмотрели, как группировать данные по одному или нескольким столбцам, как применять агрегатные функции к группам данных и какие другие операции доступны. pandas предоставляет множество функций для работы с данными, и группировка - одна из самых важных из них. Надеюсь, этот материал тебе помог разобраться в этой теме!

Удачи в изучении pandas!