Introduktion til .groupby()-Metoden
Jeg er glad for at se dig i dette afsnit. Her vil vi gruppere vores data for at finde information om forskellige grupper af rækker. Undersøg datasættet om forsinkelser (du kan rulle denne tabel vandret):
Gruppering af data er fordelagtigt, og nu vil vi gå mere i dybden med det. Forestil dig, at du vil beregne antallet af forsinkelser for hvert flynummer. Se på kodeeksemplet og derefter på forklaringen:
1234import 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) data_flights = data[['Flight', 'Delay']].groupby('Flight').sum() print(data_flights.head())
Forklaring:
data[['Flight', 'Delay']].groupby('Flight').sum()
data[['Flight', 'Delay']]– Disse er de kolonner, du arbejder med, inklusive de kolonner, du vil gruppere;groupby('Flight')– Kolonnen'Flight'er argumentet til.groupby()-funktionen. Det betyder, at rækker med samme værdi i'Flight'-kolonnen bliver grupperet sammen;.sum()– Denne funktion opererer på rækkerne inden for hver gruppe, der er oprettet af.groupby(). I dette tilfælde summeres værdierne i'Delay'-kolonnen for rækker, der tilhører samme'Flight'-gruppe.
Da kolonnen 'Delay' kun indeholder 0 (ingen forsinkelse) eller 1 (en forsinkelse) som mulige værdier, repræsenterer summen af rækkerne antallet af forsinkelser for hver flyvning.
Faktisk er .sum() blot én af mange aggregeringsfunktioner, du kan anvende. Du vil blive fortrolig med dem alle, efterhånden som du fortsætter.
Tak for dine kommentarer!
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
Awesome!
Completion rate improved to 3.03Introduktion til .groupby()-Metoden
Stryg for at vise menuen
Jeg er glad for at se dig i dette afsnit. Her vil vi gruppere vores data for at finde information om forskellige grupper af rækker. Undersøg datasættet om forsinkelser (du kan rulle denne tabel vandret):
Gruppering af data er fordelagtigt, og nu vil vi gå mere i dybden med det. Forestil dig, at du vil beregne antallet af forsinkelser for hvert flynummer. Se på kodeeksemplet og derefter på forklaringen:
1234import 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) data_flights = data[['Flight', 'Delay']].groupby('Flight').sum() print(data_flights.head())
Forklaring:
data[['Flight', 'Delay']].groupby('Flight').sum()
data[['Flight', 'Delay']]– Disse er de kolonner, du arbejder med, inklusive de kolonner, du vil gruppere;groupby('Flight')– Kolonnen'Flight'er argumentet til.groupby()-funktionen. Det betyder, at rækker med samme værdi i'Flight'-kolonnen bliver grupperet sammen;.sum()– Denne funktion opererer på rækkerne inden for hver gruppe, der er oprettet af.groupby(). I dette tilfælde summeres værdierne i'Delay'-kolonnen for rækker, der tilhører samme'Flight'-gruppe.
Da kolonnen 'Delay' kun indeholder 0 (ingen forsinkelse) eller 1 (en forsinkelse) som mulige værdier, repræsenterer summen af rækkerne antallet af forsinkelser for hver flyvning.
Faktisk er .sum() blot én af mange aggregeringsfunktioner, du kan anvende. Du vil blive fortrolig med dem alle, efterhånden som du fortsætter.
Tak for dine kommentarer!
