Hướng dẫn dùng numpy groupby python - sử dụng numpy groupby python
Pandas GroupBy là một hàm mạnh mẽ và linh hoạt trong Python. Nó cho phép bạn chia dữ liệu của mình thành các nhóm riêng biệt để thực hiện các phép tính nhằm phân tích tốt hơn, cũng hoàn toàn tương tự như groupby trong SQL. Show
Nội dung chính
Hãy để tôi lấy một ví dụ để giải thích rõ hơn về điều này. Giả sử chúng ta có một file Sales.xlsx tổng hợp các đơn hàng trong ngày và chúng ta muốn xem mặt hàng nào có doanh số cao nhất, thấp nhất trong ngày (cột order) thì sẽ làm như sau. Để làm tất cả các bước trên trong python chỉ cần một câu lệnh groupby đơn giản.¶Trước hết cần load dữ liệu file Sales lên: import pandas as pd Sales = pd.read_excel('Sales.xlsx') Sales
Sau đó dùng một câu lệnh groupby đơn giản để nhóm dữ liệu theo cột 'order' # groupby('order') là cột tiêu chí mà chúng ta muốn nhóm dữ liệu theo tiêu chí đó, có thể có một hoặc nhiều tiêu chí # agg({'ext price': 'sum'}) là cột dữ liệu mà chúng ta đang muốn nhóm, và nhóm theo kiểu lấy tổng (sum) Sales_grouped = Sales.groupby(by='order').agg({'ext price': 'sum'}) Sales_grouped
account order
Hàm groupby trong pandas còn có nhiều tham số khác để bạn có thể tùy chỉnh:¶Bài viết liên quan
import pandas as pd Sales = pd.read_excel('Sales.xlsx') Sales
# groupby('order') là cột tiêu chí mà chúng ta muốn nhóm dữ liệu theo tiêu chí đó, có thể có một hoặc nhiều tiêu chí # agg({'ext price': 'sum'}) là cột dữ liệu mà chúng ta đang muốn nhóm, và nhóm theo kiểu lấy tổng (sum) Sales_grouped = Sales.groupby(by='order').agg({'ext price': 'sum'}) Sales_grouped
# groupby('order') là cột tiêu chí mà chúng ta muốn nhóm dữ liệu theo tiêu chí đó, có thể có một hoặc nhiều tiêu chí # agg({'ext price': 'sum'}) là cột dữ liệu mà chúng ta đang muốn nhóm, và nhóm theo kiểu lấy tổng (sum) Sales_grouped = Sales.groupby(by='order').agg({'ext price': 'sum'}) Sales_grouped
orderERX VN Bài viết liên quanLiên hệTIN NỔI BẬText price |
