Робота із зведеними таблицями
Свайпніть щоб показати меню
У Python існує аналог методу .groupby(), який може призвести до такого ж результату. Вибір функції залишається за вами. Розглянемо це на прикладі. За допомогою наступної функції, яка називається .pivot_table(), обчислимо середні значення стовпця 'Length' для однакових значень у стовпці 'Flight':
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())
Пояснення:
data = pd.pivot_table(data, values = 'Length',
index = 'Flight',
aggfunc = 'mean')
pd.pivot_table()— функція для створення зведених таблиць;data— датафрейм, який використовується;values = 'Length'— аргументvaluesприймає стовпці з однаковою групою, для яких буде виконуватись обчислення середнього, максимального тощо. Якщо потрібно групувати за кількома стовпцями, вкажіть їх у списку; порядок не має значення;index = 'Flight'—index— це аргумент, якому призначається назва стовпця або стовпців, за якими потрібно групувати. Якщо потрібно групувати за кількома стовпцями, вкажіть їх у списку; порядок має значення, як і у функції.groupby();aggfunc = 'mean'— так само, як іaggу методі.groupby(),aggfuncмає ідентичний синтаксис доagg. Можна вказати декілька функцій, передавши їх у списку, або задати функції для різних стовпців за допомогою фігурних дужок.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Робота із зведеними таблицями
У Python існує аналог методу .groupby(), який може призвести до такого ж результату. Вибір функції залишається за вами. Розглянемо це на прикладі. За допомогою наступної функції, яка називається .pivot_table(), обчислимо середні значення стовпця 'Length' для однакових значень у стовпці 'Flight':
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())
Пояснення:
data = pd.pivot_table(data, values = 'Length',
index = 'Flight',
aggfunc = 'mean')
pd.pivot_table()— функція для створення зведених таблиць;data— датафрейм, який використовується;values = 'Length'— аргументvaluesприймає стовпці з однаковою групою, для яких буде виконуватись обчислення середнього, максимального тощо. Якщо потрібно групувати за кількома стовпцями, вкажіть їх у списку; порядок не має значення;index = 'Flight'—index— це аргумент, якому призначається назва стовпця або стовпців, за якими потрібно групувати. Якщо потрібно групувати за кількома стовпцями, вкажіть їх у списку; порядок має значення, як і у функції.groupby();aggfunc = 'mean'— так само, як іaggу методі.groupby(),aggfuncмає ідентичний синтаксис доagg. Можна вказати декілька функцій, передавши їх у списку, або задати функції для різних стовпців за допомогою фігурних дужок.
Дякуємо за ваш відгук!