Вивчайте Робота із зведеними таблицями

У Python існує аналог методу .groupby(), який може призвести до такого ж результату. Вибір функції залишається за вами. Давайте розглянемо це на прикладі. За допомогою наступної функції, яка називається .pivot_table(), ми обчислимо середні значення стовпця 'Length' для однакових значень у стовпці 'Flight':


              123456789101112131415
            
import 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 ми використовуємо;
values = 'Length' — аргумент values приймає стовпці з однаковою групою, для яких буде виконано обчислення середнього, максимального тощо. Якщо потрібно групувати за кількома стовпцями, вкажіть їх у списку; порядок не має значення;
index = 'Flight' — аргумент index приймає назву 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' — аналогічно до agg у методі .groupby(), aggfunc має таку ж синтаксис, як і agg. Можна вказати декілька функцій, передавши їх у списку, або задати функції для різних стовпців за допомогою фігурних дужок.

Тут наведено приклад коду, який використовує оператор .groupby(). Оберіть аналогічний варіант із використанням функції .pivot_table().

Select the correct answer

data_flights = pd.pivot_table(data, 
    values = ['AirportFrom', 'AirportTo'],
    index = ['Length', 'Time'],
    aggfunc = 'min'
)

data_flights = pd.pivot_table(data, 
    values = ['AirportTo', 'AirportFrom'],
    index = ['Length', 'Time'],
    aggfunc = 'mean'
)

data_flights = pd.pivot_table(data, 
    values = 'AirportTo', 'AirportFrom',
    index = ['Length', 'Time'],
    aggfunc = 'min'
)

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 5

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Suggested prompts:

Can you explain the difference between .groupby() and .pivot_table() in more detail?

What other aggregation functions can I use with .pivot_table()?

How can I group by multiple columns using .pivot_table()?

Awesome!

Completion rate improved to 3.03

Свайпніть щоб показати меню


              123456789101112131415
            
import 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 ми використовуємо;
values = 'Length' — аргумент values приймає стовпці з однаковою групою, для яких буде виконано обчислення середнього, максимального тощо. Якщо потрібно групувати за кількома стовпцями, вкажіть їх у списку; порядок не має значення;
index = 'Flight' — аргумент index приймає назву 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' — аналогічно до agg у методі .groupby(), aggfunc має таку ж синтаксис, як і agg. Можна вказати декілька функцій, передавши їх у списку, або задати функції для різних стовпців за допомогою фігурних дужок.

Select the correct answer

data_flights = pd.pivot_table(data, 
    values = ['AirportFrom', 'AirportTo'],
    index = ['Length', 'Time'],
    aggfunc = 'min'
)

data_flights = pd.pivot_table(data, 
    values = ['AirportTo', 'AirportFrom'],
    index = ['Length', 'Time'],
    aggfunc = 'mean'
)

data_flights = pd.pivot_table(data, 
    values = 'AirportTo', 'AirportFrom',
    index = ['Length', 'Time'],
    aggfunc = 'min'
)

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 5