पाइथन: पंडों डेटाफ्रेम में दो कॉलम (चर) के आधार पर एक आवृत्ति गिनती प्राप्त करें कुछ पंक्ति एपर्स

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नमस्ते, मेरे पास निम्नलिखित डेटाफ़्रेम हैं।

    Group           Size

    Short          Small
    Short          Small
    Moderate       Medium
    Moderate       Small
    Tall           Large

मैं उसी समय की आवृत्ति गिनना चाहता हूं कि डेटाफ़्रेम में एक ही पंक्ति कितनी बार दिखाई देती है।

    Group           Size      Time

    Short          Small        2
    Moderate       Medium       1 
    Moderate       Small        1
    Tall           Large        1

— Emax
स्रोत

1

प्रदर्शन पर ध्यान दें, जिसमें विकल्प भी शामिल हैं: पंडस ग्रुपबी.साइज़ बनाम सीरीज़ ।value_counts बनाम संग्रह। कई सीरीज़ के साथ

— मुकाबला

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आप ग्रुपबी का उपयोग कर सकते हैं size:

In [11]: df.groupby(["Group", "Size"]).size()
Out[11]:
Group     Size
Moderate  Medium    1
          Small     1
Short     Small     2
Tall      Large     1
dtype: int64

In [12]: df.groupby(["Group", "Size"]).size().reset_index(name="Time")
Out[12]:
      Group    Size  Time
0  Moderate  Medium     1
1  Moderate   Small     1
2     Short   Small     2
3      Tall   Large     1

— एंडी हेडन
स्रोत

7

धन्यवाद। आवृत्ति ("समय") के आधार पर शीर्ष k (= 20) मान लेने के लिए एक छोटा सा जोड़: df.groupby (["समूह", "आकार"))। आकार ()। reset_index (नाम = "समय")। .sort_values (= 'टाइम' से, आरोही = false) .head (20);

— दिलीप कुमार पचिगोल्ला

1

बस ध्यान दें कि डेटाफ़्रेम का उपयोग .size()करते हुए श्रृंखला वापस .size().reset_index(name="Time")आएगी। धन्यवाद एंडी

— अवलोकल

या आप भी df.groupby(by=["Group", "Size"], as_index=False).size()बस कर सकते हैं

— नवीन कुमार

51

पंडों के बाद अद्यतन 1.1value_countsअब कई कॉलम स्वीकार करते हैं

df.value_counts(["Group", "Size"])

आप भी आजमा सकते हैं pd.crosstab()

Group           Size

Short          Small
Short          Small
Moderate       Medium
Moderate       Small
Tall           Large

pd.crosstab(df.Group,df.Size)


Size      Large  Medium  Small
Group                         
Moderate      0       1      1
Short         0       0      2
Tall          1       0      0

EDIT: अपना आउट डालने के लिए

pd.crosstab(df.Group,df.Size).replace(0,np.nan).\
     stack().reset_index().rename(columns={0:'Time'})
Out[591]: 
      Group    Size  Time
0  Moderate  Medium   1.0
1  Moderate   Small   1.0
2     Short   Small   2.0
3      Tall   Large   1.0

— BEN_YO
स्रोत

7

अच्छा। तुम भी margins=Trueसीमांत मायने रखने के लिए जोड़ सकते हैं !

— मैट हैनकॉक

0

अन्य सकारात्मकता का उपयोग कर रहा है .pivot_table()औरaggfunc='size'

df_solution = df.pivot_table(index=['Group','Size'], aggfunc='size')

— asantz96
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