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groupby関数の使い方

百草

リリース： 2023-09-12 10:47:29

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groupby 関数の使用法は、「DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True,quest=False,observed=False,ドロップナ = True)」。 groupby 関数は、データをグループ化するために使用される一般的なデータ処理関数です。

groupby関数の使い方

#groupby 関数は、データをグループ化するために使用される一般的なデータ処理関数です。指定した条件に従ってデータを複数のグループに分割し、各グループの要素に対して集計や統計などの操作を実行できます。 groupby 関数は、リスト、辞書、データフレームなど、さまざまなデータ構造に適用できます。

groupby 関数の使用法は、特定のプログラミング言語とデータ処理ライブラリによって異なる場合があります。以下では、例として Python の pandas ライブラリを使用して、groupby 関数の使用法を紹介します。

pandas ライブラリでは、groupby 関数は DataFrame オブジェクトのメソッドであり、データをグループ化するために使用されます。指定された列または複数の列に従ってデータをグループ化し、各グループに対して集計、統計、またはその他の操作を実行できます。

groupby 関数の基本的な構文は次のとおりです。

DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, dropna=True)

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このうちパラメータの説明は次のとおりです。

- `by`: カラム名またはカラム名を指定します。グループの列名のリスト。文字列、リスト、または辞書を指定できます。文字列の場合は 1 つの列によるグループ化を意味し、リストの場合は複数の列によるグループ化を意味し、辞書の場合は辞書のキーと値のペアによるグループ化を意味します。

#-- `axis`: グループ化の軸を指定します。デフォルトは 0 で、行ごとにグループ化することを意味し、1 の場合は列ごとにグループ化することを意味します。

#-- `level`: グループ化のレベルを指定します。マルチレベルのインデックス付きデータの場合、グループ化のレベルを指定できます。

#-- `as_index`: グループ化された列をインデックスとして使用するかどうかを指定します。デフォルトは True で、グループ化された列がインデックスとして使用されることを意味します。False の場合、グループ化された列はインデックスとして使用されません。

#-- `sort`: グループ化された結果をソートするかどうかを指定します。デフォルトは True で、グループ化結果が並べ替えられることを意味します。False の場合、グループ化結果は並べ替えられません。

#-- `group_keys`: 結果にグループキーを含めるかどうかを指定します。デフォルトは True で、グループ化キーが結果に含まれることを意味します。False の場合、グループ化キーは結果に含まれません。

#-- `squeeze`: 単一セットのデータを圧縮するかどうかを指定します。デフォルトは False で、単一のデータグループが圧縮されないことを意味します。True の場合、単一のデータグループが圧縮されます。

#-- `observed`: すべてのグループ化キーを観察するかどうかを指定します。デフォルトは False で、すべてのグループ化キーを監視しないことを意味します。True の場合、すべてのグループ化キーが監視されます。

#-- `dropna`: 欠損値を削除するかどうかを指定します。デフォルトは True で、欠損値が削除されることを意味します。False の場合、欠損値は削除されません。

以下は、groupby 関数の使用法を示す簡単な例です。

import pandas as pd
# 创建一个DataFrame对象
data = {&#39;Name&#39;: [&#39;Alice&#39;, &#39;Bob&#39;, &#39;Charlie&#39;, &#39;Alice&#39;, &#39;Bob&#39;],
        &#39;Age&#39;: [25, 30, 35, 25, 30],
        &#39;Salary&#39;: [5000, 6000, 7000, 5000, 6000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照Name列进行分组，并计算平均工资
grouped = df.groupby(&#39;Name&#39;)
average_salary = grouped[&#39;Salary&#39;].mean()
print(average_salary)

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上の例では、名前、年齢、給与 (Salary) DataFrame オブジェクトを含むグループを作成しました。次に、groupby 関数を使用して、Name 列でグループ化し、各グループの平均給与を計算します。最後に、平均給与の結果を出力します。

groupby 関数は、集計関数の適用、データのフィルタリング、グループの走査など、より複雑な操作を実行できます。一般的に使用される groupby 関数の操作の一部を次に示します。

- 集計関数を適用する: 集計関数 (合計、平均、カウントなど) を使用してグループ化されたデータを集計し、それぞれの統計結果を取得できます。グループ。

#- データのフィルタリング: グループ化されたデータを条件に従ってフィルタリングし、条件を満たすデータを取得できます。

- グループの走査: for ループを使用して、グループ化されたデータを走査し、各グループを操作できます。

pandas ライブラリに加えて、他のプログラミング言語やデータ処理ライブラリも、データをグループ化するための同様の groupby 関数を提供します。特定の使用法では、特定のニーズとデータ構造に応じて適切な groupby 関数を選択し、対応するドキュメントを参照して使用できます。

要約すると、groupby 関数は、データをグループ化するために使用される一般的なデータ処理関数です。指定した条件に基づいてデータを複数のグループに分割し、グループごとに集計、統計などの操作を実行できます。具体的な使用方法はプログラミング言語やデータ処理ライブラリによって異なる場合があり、使用にあたっては対応するドキュメントを参照する必要があります。

以上がgroupby関数の使い方の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。