Raggruppamento e aggregazione dei dati
Lezione 15 di 19 del corso Analisi dei dati con Pandas di Coddy.
Raggruppare e aggregare i dati è fondamentale quando si lavora con dataset di grandi dimensioni, perché aiuta a semplificare e riassumere i dati in modi che li rendono più facili da comprendere e analizzare.
Nella lezione precedente, abbiamo calcolato statistiche su un gruppo specifico, ma calcolare statistiche per tutti i gruppi potrebbe essere difficile senza strumenti aggiuntivi. Per questo, abbiamo il metodo .groupby():
df.groupby('column_name')Questo restituirà un oggetto GroupBy che raggruppa le righe del dataframe in base ai valori di column_name. Puoi applicare funzioni di aggregazione a questo oggetto GroupBy per eseguire calcoli all'interno di quei gruppi.
Una volta raggruppati i dati, possiamo eseguire diverse funzioni di aggregazione per riassumerli, come:
df.groupby('column_name').sum()
df.groupby('column_name').min()
df.groupby('column_name').max()Questo restituirà sum, min e max di tutte le altre colonne numeriche nel dataframe originale, suddivise in base a column_name.
Ora puoi estrarre una colonna specifica che stai analizzando:
df.groupby('column_name').sum()['other_column']
Sfida
FacileIl file CSV visits.csv contiene informazioni sul numero di visite effettuate in una determinata località in un determinato momento.
Ecco le prime 5 righe del file:
location_id,visits,timestamp
8,1771,27498
9,4187,79919
0,4959,54228
6,7721,41588Crea un dizionario con le seguenti chiavi: min, max, mean, std, sum e median, e fornisci una series corrispondente alle statistiche della colonna visits per ciascun ID della località.
Provalo tu
# pandas as pd è già importato
df = pd.read_csv("./visits.csv")
# Scrivi il tuo codice qui sotto
sum_visits = df.groupby("location_id").sum()["visits"]
res = {
"min": # completa
"max": # completa
"mean": # completa
"std": # completa
"median": # completa
"sum": sum_visits
}
print(res)Tutte le lezioni di Analisi dei dati con Pandas
4Analisi dei dati con Pandas
Statistiche descrittiveRaggruppamento e aggregazione dei datiAggregazioni diverseMerge e Concat3Manipolazione dei dati con Pandas
Restituire il risultato richiestoFiltrare i datiAggiungere ed eliminareModificare i datiModificare le stringheModifiche personalizzateEsercitati da solo: Compilatore Python online