Làm thế nào để bạn sắp xếp theo nhóm trong python?
|
Dưới đây là một ví dụ về đọc dữ liệu từ tệp csv bằng gấu trúc, nhóm dữ liệu theo giá trị trong một cột và sắp xếp chúng theo giá trị trong cột khác nhưng trong các nhóm đó Show Original Data:Mục tiêu là nhóm các hàng theo Tên dự án và sau đó sắp xếp chúng theo Ngày gửi tương ứng của chúng Để nhóm khung dữ liệu Pandas, chúng tôi sử dụng groupby(). Để sắp xếp khung dữ liệu được nhóm theo thứ tự giảm dần, hãy sử dụng sort_values(). Phương thức size() được sử dụng để lấy kích thước khung dữ liệu Để sắp xếp theo thứ tự giảm dần, hãy sử dụng thông tin sau trong sort_values() − ascending=False Lúc đầu, hãy tạo một khung dữ liệu gấu trúc - dataFrame = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'], "Reg_Price": [1000, 1400, 1000, 900, 1700, 900]
}
)Tiếp theo, nhóm theo cột Reg_Price và sắp xếp theo thứ tự giảm dần − dataFrame.groupby('Reg_Price').size().sort_values(ascending=False)
Ví dụSau đây là mã import pandas as pd
# dataframe with one of the columns as Reg_Price
dataFrame = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],
"Reg_Price": [1000, 1400, 1000, 900, 1700, 900]
}
)
print"DataFrame...\n",dataFrame
# group according to Reg_Price column and sort in descending order
print"\nSorted in Descending order...";
print(dataFrame.groupby('Reg_Price').size().sort_values(ascending=False))đầu raĐiều này sẽ tạo ra đầu ra sau - DataFrame...
Car Reg_Price
0 BMW 1000
1 Lexus 1400
2 Audi 1000
3 Mercedes 900
4 Jaguar 1700
5 Bentley 900
Sorted in Descending order...
Reg_Price
1000 2
900 2
1700 1
1400 1
dtype: int64df.sort_values(['var1','var2'],ascending=False).groupby('var1').head() Ví dụ sau đây cho thấy cách sử dụng cú pháp này trong thực tế Ví dụ. Sử dụng GroupBy và Sắp xếp trong các nhóm trong PandasGiả sử chúng ta có Khung dữ liệu gấu trúc sau đây hiển thị doanh số bán hàng được thực hiện tại hai địa điểm cửa hàng khác nhau import pandas as pd
#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'store': ['B', 'B', 'A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A'],
'sales': [12, 25, 8, 14, 10, 20, 30, 30]})
#view DataFrame
print(df)
store sales
0 B 12
1 B 25
2 A 8
3 A 14
4 B 10
5 B 20
6 A 30
7 A 30
Chúng ta có thể sử dụng cú pháp sau để nhóm các hàng theo cột cửa hàng và sắp xếp theo thứ tự giảm dần dựa trên cột doanh số ________số 8Lưu ý rằng chúng ta cũng có thể loại bỏ đối số ascending=False để sắp xếp các giá trị bán hàng theo thứ tự tăng dần Pandas Groupby được sử dụng trong các trường hợp chúng ta muốn chia nhỏ dữ liệu và đặt thành các nhóm để có thể thực hiện nhiều thao tác khác nhau trên các nhóm đó như – Tổng hợp dữ liệu, Chuyển đổi thông qua một số tính toán nhóm hoặc Lọc theo các điều kiện cụ thể được áp dụng trên các nhóm Theo những cách tương tự, chúng ta có thể thực hiện sắp xếp trong các nhóm này ví dụ 1. Hãy lấy một ví dụ về một khung dữ liệu ascending=False03 ascending=False04 ascending=False3 ascending=False06 ascending=False5 ascending=False08 ascending=False5 ascending=False10 ascending=False5 ascending=False12 ascending=False13 ascending=False14 ascending=False15 ascending=False16 ascending=False2 ascending=False18 ascending=False19 ascending=False20 đầu ra Hãy chuyển tham số sắp xếp thành Sai ascending=False21 ascending=False22 ascending=False16 ascending=False2 ascending=False25 ascending=False0 ascending=False27 ascending=False18 ascending=False19 ascending=False20 đầu ra Ở đây, chúng ta thấy một khung dữ liệu với các giá trị được sắp xếp trong các nhóm Ví dụ 2. ascending=False31 ascending=False0 ascending=False33 ascending=False34 ascending=False35 ascending=False36 ascending=False5 ascending=False38 ascending=False5 ascending=False40 ascending=False5 ascending=False42 ascending=False43 ascending=False44 ascending=False45 ascending=False5 ascending=False36 ascending=False5 ascending=False49 ascending=False5 ascending=False40 ascending=False52 ascending=False53 ascending=False54 ascending=False35 ascending=False56 ascending=False5 ascending=False58 ascending=False5 ascending=False40 ascending=False5 ascending=False56 ascending=False43 ascending=False44 ascending=False45 ascending=False5 ascending=False40 ascending=False5 ascending=False49 ascending=False5 ascending=False51 ascending=False52 ascending=False14
ascending=False0 ascending=False56
đầu ra Hãy nhóm khung dữ liệu trên theo tên ascending=False58 ascending=False59 ascending=False34 ascending=False81 ascending=False19 ascending=False20 đầu ra Truyền tham số sắp xếp là Sai ascending=False21 ascending=False22 ascending=False59 ascending=False34 ascending=False88 ascending=False0 ascending=False27 ascending=False18 ascending=False19 ascending=False20 đầu ra Ví dụ 3. ascending=False004 ascending=False005 ascending=False14 ascending=False14
ascending=False0 ascending=False010 ascending=False011 ascending=False5 ascending=False013 ascending=False5 ascending=False015 ascending=False016 ascending=False03 ascending=False018 ascending=False011 ascending=False5 ascending=False021 ascending=False5 ascending=False023 ascending=False016 ascending=False03 ascending=False018 ascending=False027 ascending=False5 ascending=False029 ascending=False5 ascending=False031 ascending=False032 ascending=False03 ascending=False018 ascending=False027 ascending=False5 ascending=False037 ascending=False5 ascending=False039 ascending=False016 ascending=False03 ascending=False018 ascending=False011 ascending=False5 ascending=False045 ascending=False5 ascending=False047 ascending=False032 ascending=False03 ascending=False018 ascending=False027 ascending=False5 ascending=False053 ascending=False5 ascending=False055 ascending=False016 ascending=False03 ascending=False018 ascending=False011 ascending=False5 ascending=False061 ascending=False5 ascending=False063 ascending=False064 ascending=False065 ascending=False066 ascending=False0 ascending=False018 ascending=False069 ascending=False5 ascending=False34 ascending=False5 ascending=False073 ascending=False074 Phương thức GroupBy() hoạt động như thế nào trong Pandas?hàm groupby() được dùng để chia dữ liệu thành các nhóm dựa trên một số tiêu chí . các đối tượng gấu trúc có thể được phân chia trên bất kỳ trục nào của chúng. Định nghĩa trừu tượng của nhóm là cung cấp ánh xạ nhãn tới tên nhóm. loại. Sắp xếp khóa nhóm.
Pandas GroupBy có giữ trật tự không?Groupby giữ nguyên thứ tự các hàng trong mỗi nhóm . |
