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Pouvez-vous regrouper plusieurs colonnes dans les pandas ?

Pandas est livré avec une multitude de fonctions d'agrégation de type sql que vous pouvez appliquer lors du regroupement sur une ou plusieurs colonnes. C'est l'équivalent Python le plus proche de la logique group_by + resume de dplyr. Voici un exemple rapide de la façon de regrouper sur une ou plusieurs colonnes et de résumer les données avec des fonctions d'agrégation à l'aide de Pandas.

Q. Comment regrouper plusieurs colonnes en Python ?

Comment regrouper un Pandas DataFrame par plusieurs colonnes en Python

  1. imprimer (df)
  2. grouped_df = df. groupby(["Âge", "ID"]) Regrouper par colonnes "Âge" et "ID"
  3. pour clé, élément dans grouped_df :
  4. a_group = grouped_df. get_group(key) Récupère le groupe.
  5. print(a_group, "/n")

Q. Pouvez-vous grouper sur plus d'une colonne ?

Nous pouvons regrouper le jeu de résultats en SQL sur plusieurs valeurs de colonne. Lorsque nous définissons les critères de regroupement sur plusieurs colonnes, tous les enregistrements ayant la même valeur pour les colonnes définies dans la clause group by sont représentés collectivement à l'aide d'un seul enregistrement dans la sortie de la requête.

Q. Comment fonctionne GROUP BY avec plusieurs colonnes ?

  1. Grouper par une seule colonne : Grouper par une seule colonne signifie placer toutes les lignes avec la même valeur de cette seule colonne particulière dans un groupe.
  2. Regrouper par plusieurs colonnes : Grouper par plusieurs colonnes est, par exemple, GROUP BY colonne1, colonne2.

Q. Que signifie groupe de pandas ?

Un groupe de pandas s'appelle un embarras. Sérieusement. Cela semble encore plus bizarre si l'on considère qu'il est peu probable de trouver un embarras de pandas à l'état sauvage. Les ours sont en fait des créatures solitaires qui préfèrent passer leur temps seuls, grignotant du bambou.

Q. Comment concaténer des DataFrames dans des pandas ?

Fusionner. Nous avons une méthode appelée pandas.merge () qui fusionne des dataframes similaires aux opérations de jointure de base de données.

  • Exemple. Voyons un exemple.
  • vous obtiendrez les résultats suivants.
  • Rejoindre.
  • Exemple.
  • Production
  • Enchaînement.
  • Exemple.
  • Production.
  • Conclusion.
  • Q. Qu'est-ce que la trame de données pandas ?

    DataFrame : un pandas DataFrame est une structure de données à deux (ou plus) dimensions – essentiellement un tableau avec des lignes et des colonnes. Les colonnes ont des noms et les lignes ont des index.

    Q. Comment utiliser Groupby dans pandas pour deux colonnes ?

    Utilisez des pandas. Trame de données. groupby() pour regrouper un DataFrame par plusieurs colonnes

    1. imprimer (df)
    2. grouped_df = df. groupby(["Âge", "ID"]) Regrouper par colonnes "Âge" et "ID"
    3. pour clé, élément dans grouped_df :
    4. a_group = grouped_df. get_group(key) Récupère le groupe.
    5. print(a_group, "/n")

    Q. Comment fonctionne Groupby sur plusieurs colonnes ?

    N'oubliez pas cette commande :

    1. SELECT (est utilisé pour sélectionner des données dans une base de données)
    2. FROM (la clause est utilisée pour lister les tables)
    3. WHERE (la clause est utilisée pour filtrer les enregistrements)
    4. GROUP BY (la clause peut être utilisée dans une instruction SELECT pour collecter des données sur plusieurs enregistrements et regrouper les résultats par une ou plusieurs colonnes)

    Q. Pouvons-nous appliquer Groupby sur plusieurs colonnes en SQL ?

    Instruction SELECT : la clause GROUP BY dans SQL Une clause GROUP BY peut contenir deux colonnes ou plus, ou, en d'autres termes, un regroupement peut être constitué de deux colonnes ou plus.

    Q. Comment ajouter toutes les colonnes dans les pandas ?

    La fonction sum() renvoie la somme des valeurs pour l'axe demandé. Si l'entrée est l'axe d'index, il ajoute toutes les valeurs d'une colonne et répète la même chose pour toutes les colonnes et renvoie une série contenant la somme de toutes les valeurs de chaque colonne.

    Q. Comment joindre des colonnes dans pandas ?

    Points clés

    1. Vous pouvez joindre des pandas Dataframes de la même manière que vous joignez des tables en SQL.
    2. La fonction concat() peut être utilisée pour concaténer deux Dataframes en ajoutant les lignes de l'une à l'autre.
    3. concat() peut également combiner des Dataframes par colonnes mais la fonction merge() est la méthode préférée.