Introduzione al Metodo .groupby()
Sono lieto di vederti in questa sezione. Qui raggrupperemo i nostri dati per trovare informazioni su diversi gruppi di righe. Esamina il set di dati sui ritardi (puoi scorrere questa tabella orizzontalmente):
Raggruppare i dati è vantaggioso e ora lo approfondiremo ulteriormente. Immagina di voler calcolare il numero di ritardi per ogni numero di volo. Osserva l'esempio di codice e poi la spiegazione:
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())
Spiegazione:
data[['Flight', 'Delay']].groupby('Flight').sum()
data[['Flight', 'Delay']]- Queste sono le colonne su cui si lavora, incluse quelle su cui si effettua il raggruppamento;groupby('Flight')- La colonna'Flight'è l'argomento della funzione.groupby(). Questo significa che le righe con lo stesso valore nella colonna'Flight'verranno raggruppate insieme;.sum()- Questa funzione opera sulle righe all'interno di ciascun gruppo creato da.groupby(). In questo caso, somma i valori nella colonna'Delay'per le righe che appartengono allo stesso gruppo'Flight'.
Poiché la colonna 'Delay' contiene solo 0 (nessun ritardo) o 1 (si è verificato un ritardo) come possibili valori, la somma delle righe rappresenta il numero di ritardi per ciascun volo.
In effetti, .sum() è una delle molte funzioni di aggregazione che si possono utilizzare. Verranno approfondite tutte nel corso della lezione.
Grazie per i tuoi commenti!
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Can you explain how to use other aggregation functions like mean or median?
What does the output look like when grouping by a different column?
Can you show an example of grouping by multiple columns?
Awesome!
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Raggruppare i dati è vantaggioso e ora lo approfondiremo ulteriormente. Immagina di voler calcolare il numero di ritardi per ogni numero di volo. Osserva l'esempio di codice e poi la spiegazione:
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())
Spiegazione:
data[['Flight', 'Delay']].groupby('Flight').sum()
data[['Flight', 'Delay']]- Queste sono le colonne su cui si lavora, incluse quelle su cui si effettua il raggruppamento;groupby('Flight')- La colonna'Flight'è l'argomento della funzione.groupby(). Questo significa che le righe con lo stesso valore nella colonna'Flight'verranno raggruppate insieme;.sum()- Questa funzione opera sulle righe all'interno di ciascun gruppo creato da.groupby(). In questo caso, somma i valori nella colonna'Delay'per le righe che appartengono allo stesso gruppo'Flight'.
Poiché la colonna 'Delay' contiene solo 0 (nessun ritardo) o 1 (si è verificato un ritardo) come possibili valori, la somma delle righe rappresenta il numero di ritardi per ciascun volo.
In effetti, .sum() è una delle molte funzioni di aggregazione che si possono utilizzare. Verranno approfondite tutte nel corso della lezione.
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