여러 필드를 순서대로 그룹화

여러 필드를 순서대로 그룹화하려면 구체적인 코드 예제가 필요합니다

데이터 처리 및 분석에서는 데이터를 그룹화하고 여러 필드 순서대로 그룹화 작업을 수행해야 하는 경우가 많습니다. 오늘은 Python에서 pandas 라이브러리를 사용하여 다중 필드 groupby 작업을 구현하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

시작하기 전에 pandas 라이브러리를 설치하고 가져와서 처리하려는 데이터를 로드해야 합니다. 주문 번호(order_id), 제품 이름(product_name), 고객 이름(customer_name) 및 판매량(sales)과 같은 필드를 포함하는 판매 주문 데이터 세트가 있다고 가정합니다.

먼저, 그룹바이의 기본적인 사용법을 알아볼까요? groupby 함수는 지정된 필드에 따라 데이터를 그룹화하고 GroupBy 개체를 반환할 수 있습니다. 집계 계산, 데이터 필터링 등과 같은 GroupBy 개체에 대한 일련의 작업을 추가로 수행할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('sales_order.csv')

# 根据"order_id"字段进行分组
grouped = data.groupby('order_id')

# 对每组数据进行求和操作
result = grouped.sum()

print(result)

위 코드에서는 먼저 pd.read_csv 함수를 사용하여 "sales_order.csv"라는 csv 파일을 로드한 다음, 다음을 기반으로 groupby 함수를 사용합니다. "order_id" 필드 그룹 데이터입니다. 그런 다음 sum 함수를 사용하여 각 데이터 집합에 대해 합계 연산을 수행하여 최종 결과를 얻습니다. pd.read_csv函数加载了一个名为"sales_order.csv"的csv文件，然后使用groupby函数根据"order_id"字段对数据进行分组。接着，利用sum函数对每组数据进行求和操作，得到了最终的结果。

然而，有时我们需要根据多个字段进行分组操作，即按照先后顺序进行多级分组。对于这种情况，我们可以借助多次调用groupby函数来完成。

以下是一个示例，我们将同时按照"order_id"和"product_name"字段进行分组操作：

# 根据"order_id"和"product_name"字段进行分组
grouped = data.groupby(['order_id', 'product_name'])

# 对每组数据进行求和操作
result = grouped.sum()

print(result)

通过将要分组的字段名作为一个列表传递给groupby函数，我们就可以实现多字段的分组操作。上述代码中，我们根据"order_id"和"product_name"字段进行了分组，并对每组数据进行了求和操作。

此外，我们还可以根据不同的字段指定不同的分组方式。例如，在上述代码中，我们可以先按照"order_id"字段进行分组，再按照"product_name"字段进行分组，此时需要先后调用两次groupby

# 根据"order_id"字段进行分组
grouped = data.groupby('order_id')

# 根据"product_name字段进行分组
result = grouped.groupby('product_name').sum()

print(result)

위 내용은 여러 필드를 순서대로 그룹화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!