Группировка и агрегация данных
Урок 15 из 19 курса Аналитика в pandas на Coddy.
Группировка и агрегирование данных имеют решающее значение при работе с большими наборами данных, так как они помогают упростить и обобщить данные способами, облегчающими их понимание и анализ.
В предыдущем уроке мы вычисляли статистику для конкретной группы, но вычисление статистики для всех групп может быть затруднительным без дополнительных инструментов. Для этого у нас есть метод .groupby():
df.groupby('column_name')Это вернет объект GroupBy, который группирует строки датафрейма по значениям column_name. Вы можете применять агрегатные функции к этому объекту GroupBy для выполнения вычислений внутри этих групп.
Как только данные сгруппированы, мы можем выполнить несколько агрегирующих функций для обобщения данных, таких как:
df.groupby('column_name').sum()
df.groupby('column_name').min()
df.groupby('column_name').max()Это вернет sum, min и max всех остальных числовых столбцов в исходном датафрейме, разделенных по column_name.
Теперь вы можете извлечь конкретный столбец, который вы анализируете:
df.groupby('column_name').sum()['other_column']
Задание
ЛегкоCSV-файл visits.csv содержит информацию о том, сколько посещений было совершено в определенном месте в определенное время.
Вот первые 5 строк файла:
location_id,visits,timestamp
8,1771,27498
9,4187,79919
0,4959,54228
6,7721,41588Создайте словарь со следующими ключами: min, max, mean, std, sum и median, и предоставьте series, соответствующие статистике столбца visits для каждого location id.
Попробуйте сами
# pandas как pd уже импортирован
df = pd.read_csv("./visits.csv")
# Напишите свой код ниже
sum_visits = df.groupby("location_id").sum()["visits"]
res = {
"min": # заполнить
"max": # заполнить
"mean": # заполнить
"std": # заполнить
"median": # заполнить
"sum": sum_visits
}
print(res)Все уроки раздела Аналитика в pandas
4Анализ данных с Pandas
Описательная статистикаГруппировка и агрегация данныхРазличные агрегацииMerge и Concat3Манипуляции с данными в Pandas
Возврат нужного результатаФильтрация данныхДобавление и удалениеИзменение данныхИзменение строкПользовательские изменения