Pivot-taulukoiden käsittely
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Pythonissa on olemassa .groupby()-menetelmän vastine, joka voi tuottaa saman lopputuloksen. Voit itse valita, kumpaa toimintoa käytät. Tutustutaan tähän esimerkin avulla. Käytetään seuraavaa funktiota, nimeltään .pivot_table(), ja lasketaan sarakkeen 'Length' keskiarvot niille riveille, joilla sarakkeen 'Flight' arvo on sama:
123456789101112131415import pandas as pd data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/plane', index_col = 0) # The code using .groupby() data_flights_1 = data[['Length', 'Flight']].groupby('Flight').mean() # The same code using .groupby() data_flights_2 = data[['Length', 'Flight']].groupby('Flight').agg('mean') # The same code using .pivot_table() data_flights_3 = pd.pivot_table(data, values = 'Length', index = 'Flight', aggfunc = 'mean') print(data_flights_1.head())
Selitys:
data = pd.pivot_table(data, values = 'Length',
index = 'Flight',
aggfunc = 'mean')
pd.pivot_table()– funktio, joka luo pivot-taulukoita;data– käytettävä data frame;values = 'Length'– argumenttiinvaluesannetaan sarakkeet, joilla on sama ryhmä, ja joille lasketaan esimerkiksi keskiarvo, maksimi jne. Jos haluat ryhmitellä useamman sarakkeen mukaan, laita ne listaan; järjestyksellä ei ole väliä;index = 'Flight'–indexon argumentti, johon annetaan sarakkeen tai sarakkeiden nimi, joiden mukaan halutaan ryhmitellä. Jos haluat ryhmitellä useamman sarakkeen mukaan, laita ne listaan; järjestyksellä on väliä, kuten.groupby()-funktiossa;aggfunc = 'mean'– sama kuinagg.groupby()-menetelmässä,aggfunckäyttää täsmälleen samaa syntaksia kuinagg. Voit siis antaa useita funktioita laittamalla ne listaan ja määrittää funktiot eri sarakkeille käyttämällä aaltosulkuja.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Pivot-taulukoiden käsittely
Pythonissa on olemassa .groupby()-menetelmän vastine, joka voi tuottaa saman lopputuloksen. Voit itse valita, kumpaa toimintoa käytät. Tutustutaan tähän esimerkin avulla. Käytetään seuraavaa funktiota, nimeltään .pivot_table(), ja lasketaan sarakkeen 'Length' keskiarvot niille riveille, joilla sarakkeen 'Flight' arvo on sama:
123456789101112131415import pandas as pd data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/plane', index_col = 0) # The code using .groupby() data_flights_1 = data[['Length', 'Flight']].groupby('Flight').mean() # The same code using .groupby() data_flights_2 = data[['Length', 'Flight']].groupby('Flight').agg('mean') # The same code using .pivot_table() data_flights_3 = pd.pivot_table(data, values = 'Length', index = 'Flight', aggfunc = 'mean') print(data_flights_1.head())
Selitys:
data = pd.pivot_table(data, values = 'Length',
index = 'Flight',
aggfunc = 'mean')
pd.pivot_table()– funktio, joka luo pivot-taulukoita;data– käytettävä data frame;values = 'Length'– argumenttiinvaluesannetaan sarakkeet, joilla on sama ryhmä, ja joille lasketaan esimerkiksi keskiarvo, maksimi jne. Jos haluat ryhmitellä useamman sarakkeen mukaan, laita ne listaan; järjestyksellä ei ole väliä;index = 'Flight'–indexon argumentti, johon annetaan sarakkeen tai sarakkeiden nimi, joiden mukaan halutaan ryhmitellä. Jos haluat ryhmitellä useamman sarakkeen mukaan, laita ne listaan; järjestyksellä on väliä, kuten.groupby()-funktiossa;aggfunc = 'mean'– sama kuinagg.groupby()-menetelmässä,aggfunckäyttää täsmälleen samaa syntaksia kuinagg. Voit siis antaa useita funktioita laittamalla ne listaan ja määrittää funktiot eri sarakkeille käyttämällä aaltosulkuja.
Kiitos palautteestasi!