Mavzu: Python da ma`lumotlarga dastlabki ishlov berish. Pandas kutubxonasi

Sintaksis: DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs)
tartibi: Guruh kalitlarini saralash. Buni oʻchirib qoʻyish orqali unumdorlikni oshiring. E'tibor bering, bu har bir guruh ichidagi kuzatishlar tartibiga ta'sir qilmaydi. groupby har bir guruh ichidagi qatorlar tartibini saqlaydi.
group_keys : Qo'llash qo'ng'iroq qilganda, siqish qismlarini aniqlash uchun indeksga guruh kalitlarini qo'shing :Iloji bo'lsa qaytish turining o'lchamini kamaytiring, aks holda izchil turni qaytaring
Qaytaradi: GroupBy obyekti
1-misol: groupby() “Jamoa” asosida ma’lumotlarni guruhlash uchun funksiyadan foydalaning .

# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the dataframe df = pd.read_csv("nba.csv") # Print the dataframe Df

Endi groupby()funktsiyani qo'llang.

# applying groupby() function to # group the data on team value. gk = df.groupby('Team') # Let's print the first entries # in all the groups formed. gk.first()

Chiqish:

Guruhning istalgan birini o'z ichiga olgan qiymatni chop qilaylik. Buning uchun jamoa nomidan foydalaning. get_group()Biz har qanday guruhdagi yozuvlarni topish uchun funktsiyadan foydalanamiz .

# Finding the values contained in the "Boston Celtics" group gk.get_group('Boston Celtics')

Natija:


2-misol:groupby() Bir nechta toifaga asoslangan guruhlarni shakllantirish uchun funktsiyadan foydalaning (ya'ni, ajratishni amalga oshirish uchun bir nechta ustunlardan foydalaning) .

# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the dataframe df = pd.read_csv("nba.csv") gkk = df.groupby(['Team', 'Position']) # Print the first value in each group gkk.first()

Chiqish:

groupby()juda ko'p o'zgarishlarga ega bo'lgan juda kuchli funksiya. Bu ma'lumotlar ramkasini ba'zi mezonlar bo'yicha ajratish vazifasini juda oson va samarali qiladi.

http://fayllar.org