Verileri Gruplama ve Toplulaştırma
Coddy'nin Pandas Analitiği kursunda ders 15 / 19.
Verileri gruplandırmak ve toplamak (aggregate), büyük veri kümeleriyle çalışırken kritik öneme sahiptir; çünkü verileri anlamayı ve analiz etmeyi kolaylaştıracak şekilde basitleştirmeye ve özetlemeye yardımcı olur.
Önceki derste belirli bir grup hakkında istatistikler hesaplamıştık, ancak ek araçlar olmadan tüm gruplar için istatistik hesaplamak zor olabilir. Bunun için .groupby() metoduna sahibiz:
df.groupby('column_name')Bu, dataframe satırlarını column_name değerlerine göre gruplandıran bir GroupBy nesnesi döndürecektir. Bu gruplar içinde hesaplamalar yapmak için bu GroupBy nesnesi üzerinde toplama (aggregate) fonksiyonları uygulayabilirsiniz.
Veriler gruplandırıldıktan sonra, verileri özetlemek için aşağıdakiler gibi birkaç toplama fonksiyonu gerçekleştirebiliriz:
df.groupby('column_name').sum()
df.groupby('column_name').min()
df.groupby('column_name').max()Bu, orijinal dataframe'deki diğer tüm sayısal sütunların column_name'e göre ayrılmış sum, min ve max değerlerini döndürecektir.
Artık analiz ettiğiniz belirli bir sütunu çıkarabilirsiniz:
df.groupby('column_name').sum()['other_column']
Görev
Kolayvisits.csv CSV dosyası, belirli bir zamanda belirli bir konumda kaç ziyaret yapıldığına dair bilgiler içerir.
Dosyanın ilk 5 satırı şöyledir:
location_id,visits,timestamp
8,1771,27498
9,4187,79919
0,4959,54228
6,7721,41588Şu anahtarlara sahip bir sözlük oluşturun: min, max, mean, std, sum ve median; ve her bir konum kimliği (location id) için visits sütununun istatistiklerine karşılık gelen bir series sağlayın.
Kendin dene
# pandas as pd zaten içe aktarıldı
df = pd.read_csv("./visits.csv")
# Kodunuzu aşağıya yazın
sum_visits = df.groupby("location_id").sum()["visits"]
res = {
"min": # doldur
"max": # doldur
"mean": # doldur
"std": # doldur
"median": # doldur
"sum": sum_visits
}
print(res)Pandas Analitiği bölümündeki tüm dersler
4Pandas ile Veri Analizi
Betimsel İstatistiklerVerileri Gruplama ve ToplulaştırmaFarklı Toplulaştırma İşlemleriMerge ve Concat3Pandas ile Veri Manipülasyonu
İstenen Sonucu DöndürmeVerileri FiltrelemeEkleme ve SilmeVeriyi DüzenlemeStringleri DüzenlemeÖzel Düzenlemeler