Pandas GroupBy를 사용하여 이름별로 총 과일 구매를 계산하는 방법은 무엇입니까?-파이썬 튜토리얼-php.cn

Pandas GroupBy를 사용하여 이름별로 총 과일 구매를 계산하는 방법은 무엇입니까?

Barbara Streisand

풀어 주다： 2024-12-26 00:20:11

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How to Calculate Total Fruit Purchases by Name Using Pandas GroupBy?

Pandas Group-By Sum을 사용하여 이름별 과일 총계 계산

그룹화 및 집계는 데이터 작업 시 필수적인 작업입니다. Pandas는 이러한 프로세스를 단순화하는 강력한 GroupBy 기능을 제공합니다.

각 이름이 구매한 총 과일 수를 계산하려는 다음 DataFrame을 고려하세요.

Fruit   Date      Name  Number
Apples  10/6/2016 Bob    7
Apples  10/6/2016 Bob    8
Apples  10/6/2016 Mike   9
Apples  10/7/2016 Steve 10
Apples  10/7/2016 Bob    1
Oranges 10/7/2016 Bob    2
Oranges 10/6/2016 Tom   15
Oranges 10/6/2016 Mike  57
Oranges 10/6/2016 Bob   65
Oranges 10/7/2016 Tony   1
Grapes  10/7/2016 Bob    1
Grapes  10/7/2016 Tom   87
Grapes  10/7/2016 Bob   22
Grapes  10/7/2016 Bob   12
Grapes  10/7/2016 Tony  15

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이를 달성하기 위해 우리는 GroupBy 함수를 사용하여 "이름"과 "이름"을 기준으로 DataFrame을 그룹화할 수 있습니다. "Fruit":

df.groupby(['Name', 'Fruit'])

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그러나 이는 집계를 수행하지 않고 데이터만 그룹화합니다. 각 그룹의 "숫자" 합계를 계산하려면 sum()을 사용할 수 있습니다.

df.groupby(['Name', 'Fruit']).sum()

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이렇게 하면 계층적 인덱스가 있는 새 DataFrame이 출력됩니다. 여기서 첫 번째 수준은 "이름"에 해당하고 두 번째 수준은 "과일"에 해당합니다. "숫자" 열에는 각 그룹의 합계가 포함됩니다.

              Number
Name   Fruit     
Bob    Apples      16
       Grapes      35
       Oranges     67
Mike   Apples       9
       Oranges     57
Steve  Apples      10
Tom    Grapes      87
       Oranges     15
Tony   Grapes      15
       Oranges      1

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이는 각 이름이 구매한 총 과일 수를 표시하여 원하는 결과를 제공합니다.

위 내용은 Pandas GroupBy를 사용하여 이름별로 총 과일 구매를 계산하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!