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詳解python pandas 分組統(tǒng)計(jì)的方法

 更新時(shí)間:2019年07月30日 09:10:46   作者:kingsam_  
這篇文章主要介紹了詳解pandas python 分組統(tǒng)計(jì)的方法,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

首先,看看本文所面向的應(yīng)用場(chǎng)景:我們有一個(gè)數(shù)據(jù)集df,現(xiàn)在想統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中某一列每個(gè)元素的出現(xiàn)次數(shù)。這個(gè)在我們前面文章《如何畫直方圖》中已經(jīng)介紹了方法,利用value_counts()就可以實(shí)現(xiàn)(具體回看文章)

但是,現(xiàn)在,我們考慮另外一個(gè)場(chǎng)景,我們假如要想統(tǒng)計(jì)其中兩列元素出現(xiàn)次數(shù)呢?舉個(gè)栗子:


在df數(shù)據(jù)集中,如果我們想統(tǒng)計(jì)A、B兩列的元素的出現(xiàn)情況,也就是說(shuō),得到如下表。


從上面的最后一列可以看到,在A、B兩列中,1 2 出現(xiàn)了2次,1 4 出現(xiàn)1次 ,1 6出現(xiàn)1次,2 3出現(xiàn)了2次, 2 4 出現(xiàn)1次, 3 1出現(xiàn)了1次

具體實(shí)現(xiàn)的代碼:

import pandas as pd
df=pd.DataFrame([[1,2,2],[1,4,5],[1,2,4],[1,6,3],[2,3,1],[2,4,1],[2,3,5],[3,1,1]],columns=['A','B','C'])
gp=df.groupby(by=['A','B'])
gp.size()

所以,如果想統(tǒng)計(jì)更多列,只要在groupby()中的by參數(shù)添加就可以,例如統(tǒng)計(jì)3列。

gp=df.groupby(by=['A','B','C'])

由gp.size()得到的是可以mulitiindex Series。

下面,要轉(zhuǎn)化成DataFrame的結(jié)構(gòu)。

newdf=gp.size()
newdf.reset_index(name='times')

其中name中參數(shù)就是我們可以為最后一列添加新的名字,例如這里的“times”

這個(gè)時(shí)候newdf已經(jīng)是DataFrame的類型了。

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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