Pandalar DataFrame Grubu

Aşağıdaki biçimde bir panda veri çerçevesi var:

df = pd.DataFrame([[1.1, 1.1, 1.1, 2.6, 2.5, 3.4,2.6,2.6,3.4,3.4,2.6,1.1,1.1,3.3], list('AAABBBBABCBDDD'), [1.1, 1.7, 2.5, 2.6, 3.3, 3.8,4.0,4.2,4.3,4.5,4.6,4.7,4.7,4.8], ['x/y/z','x/y','x/y/z/n','x/u','x','x/u/v','x/y/z','x','x/u/v/b','-','x/y','x/y/z','x','x/u/v/w'],['1','3','3','2','4','2','5','3','6','3','5','1','1','1']]).T
df.columns = ['col1','col2','col3','col4','col5']

df:

   col1 col2 col3     col4 col5
0   1.1    A  1.1    x/y/z    1
1   1.1    A  1.7      x/y    3
2   1.1    A  2.5  x/y/z/n    3
3   2.6    B  2.6      x/u    2
4   2.5    B  3.3        x    4
5   3.4    B  3.8    x/u/v    2
6   2.6    B    4    x/y/z    5
7   2.6    A  4.2        x    3
8   3.4    B  4.3  x/u/v/b    6
9   3.4    C  4.5        -    3
10  2.6    B  4.6      x/y    5
11  1.1    D  4.7    x/y/z    1
12  1.1    D  4.7        x    1
13  3.3    D  4.8  x/u/v/w    1

Şimdi bunu aşağıdaki gibi iki sütuna göre gruplandırmak istiyorum:

df.groupby(['col5','col2']).reset_index()

Çıktı:

             index col1 col2 col3     col4 col5
col5 col2                                      
1    A    0      0  1.1    A  1.1    x/y/z    1
     D    0     11  1.1    D  4.7    x/y/z    1
          1     12  1.1    D  4.7        x    1
          2     13  3.3    D  4.8  x/u/v/w    1
2    B    0      3  2.6    B  2.6      x/u    2
          1      5  3.4    B  3.8    x/u/v    2
3    A    0      1  1.1    A  1.7      x/y    3
          1      2  1.1    A  2.5  x/y/z/n    3
          2      7  2.6    A  4.2        x    3
     C    0      9  3.4    C  4.5        -    3
4    B    0      4  2.5    B  3.3        x    4
5    B    0      6  2.6    B    4    x/y/z    5
          1     10  2.6    B  4.6      x/y    5
6    B    0      8  3.4    B  4.3  x/u/v/b    6

Sayımı aşağıdaki gibi her satırdan almak istiyorum. Beklenen çıktı:

col5 col2 count
1    A      1
     D      3
2    B      2
etc...

Beklenen çıktımı nasıl alabilirim? Ve her 'col2' değeri için en büyük sayıyı bulmak istiyorum?

@ Andy'nin cevabını takiben, ikinci sorunuzu çözmek için aşağıdakileri yapabilirsiniz:

In [56]: df.groupby(['col5','col2']).size().reset_index().groupby('col2')[[0]].max()
Out[56]: 
      0
col2   
A     3
B     2
C     1
D     3

Şunu arıyorsunuz size:

In [11]: df.groupby(['col5', 'col2']).size()
Out[11]:
col5  col2
1     A       1
      D       3
2     B       2
3     A       3
      C       1
4     B       1
5     B       2
6     B       1
dtype: int64

Waitkuo ("ikinci soru") ile aynı cevabı almak, ama biraz daha temiz, seviyeye göre gruplandırmak:

In [12]: df.groupby(['col5', 'col2']).size().groupby(level=1).max()
Out[12]:
col2
A       3
B       2
C       1
D       3
dtype: int64

Panda panosu veri çerçevesine veri ekleme ve sütun adı sağlama .

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['A','C','A','B','C','A','B','B','A','A'], ['ONE','TWO','ONE','ONE','ONE','TWO','ONE','TWO','ONE','THREE']]).T
df.columns = [['Alphabet','Words']]
print(df)   #printing dataframe.

Basılı verilerimiz:

Bir yapmak için pandalar ve sayacında dataframe grup ,
Sen, gruplama sayar Bir sütunu daha sağlamanız gerekir çağrısını olarak bu sütun izin "TEZGAH" dataframe içinde .

Bunun gibi:

df['COUNTER'] =1       #initially, set that counter to 1.
group_data = df.groupby(['Alphabet','Words'])['COUNTER'].sum() #sum function
print(group_data)

ÇIKTI:

Sadece tek bir grup kullanan deyimsel çözüm

(df.groupby(['col5', 'col2']).size() 
   .sort_values(ascending=False) 
   .reset_index(name='count') 
   .drop_duplicates(subset='col2'))

  col5 col2  count
0    3    A      3
1    1    D      3
2    5    B      2
6    3    C      1

açıklama

GroupBy sonucu sizeyöntemi ile bir Serisi olduğunu col5ve col2endekste. Buradan, içindeki her bir değerin maksimum değerini bulmak için başka bir groupby yöntemi kullanabilirsiniz, col2ancak yapılması gerekmez. Sadece sıralama tüm değerler descendingly ve sonra ilk geçtiği ile satırları tutabilir col2ile drop_duplicatesyöntemle.

Veri çerçevesine grupların sayılarını içeren yeni bir sütun ('count_column' diyelim) eklemek isterseniz:

df.count_column=df.groupby(['col5','col2']).col5.transform('count')

(Nan içermediğinden 'col5'i seçtim)

Sadece dahili fonksiyon sayısını ve ardından groupby fonksiyonunu kullanabilirsiniz.

df.groupby(['col5','col2']).count()