أنواع التجميع المختلفة
الدرس 16 من 19 في دورة تحليلات Pandas على Coddy.
عند استخدام .sum() أو أي طريقة أخرى مماثلة، فإنه يحسب sum عبر جميع الأعمدة الرقمية. يمكننا أيضاً تحديد العملية الحسابية التي يجب إجراؤها لكل عمود:
df.groupby('column_name').agg({'column_1': 'sum', 'column_2': 'mean'})
التحدي
سهليحتوي ملف CSV المسمى visits.csv على معلومات حول عدد الزيارات التي تمت في موقع معين في وقت معين.
إليك أول 5 أسطر من الملف:
location_id,visits,timestamp
8,1771,27498
9,4187,79919
0,4959,54228
6,7721,41588قم بإنشاء dataframe بالأعمدة التالية: sum_visits و mean_timestamp، والحسابات الإحصائية المقابلة لها.
تأكد من أن
sum_visitsيسبقmean_timestamp. إن.agg({column_1: '...', colunm_2: '...'})ليس هو نفسه.agg({column_2: '...', colunm_1: '...'}). وذلك لأن ترتيب الأعمدة يكون معكوساً.
احفظ النتيجة في df.
جرّب بنفسك
# تم استيراد pandas كـ pd بالفعل
df = pd.read_csv("./visits.csv")
# اكتب كودك أدناهجميع دروس تحليلات Pandas
4تحليل البيانات باستخدام Pandas
الإحصاء الوصفيتجميع البيانات وتلخيصهاأنواع التجميع المختلفةالدمج والضم3معالجة البيانات باستخدام Pandas
إرجاع النتيجة المطلوبةتصفية البياناتالإضافة والحذفتعديل البياناتتعديل السلاسل النصيةتعديلات مخصصةتدرّب بنفسك: مترجم Python عبر الإنترنت