• Natija: 2-misol
  • Sintaksis: DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs) tartibi




    Download 111,61 Kb.
    bet8/9
    Sana17.12.2023
    Hajmi111,61 Kb.
    #121213
    1   2   3   4   5   6   7   8   9
    Bog'liq
    Mashinali o\'qitish.

    Sintaksis: DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs)
    tartibi: Guruh kalitlarini saralash. Buni oʻchirib qoʻyish orqali unumdorlikni oshiring. E'tibor bering, bu har bir guruh ichidagi kuzatishlar tartibiga ta'sir qilmaydi. groupby har bir guruh ichidagi qatorlar tartibini saqlaydi.
    group_keys :


    Qo'llash qo'ng'iroq qilganda, siqish qismlarini aniqlash uchun indeksga guruh kalitlarini qo'shing :Iloji bo'lsa qaytish turining o'lchamini kamaytiring, aks holda izchil turni qaytaring


    Qaytaradi: GroupBy obyekti

    1-misol: groupby() “Jamoa” asosida ma’lumotlarni guruhlash uchun funksiyadan foydalaning .

    # importing pandas as pd


    import pandas as pd
    # Creating the dataframe
    df = pd.read_csv("nba.csv")
    # Print the dataframe
    Df

    Endi groupby()funktsiyani qo'llang.


    # applying groupby() function to


    # group the data on team value.
    gk = df.groupby('Team')
    # Let's print the first entries
    # in all the groups formed.
    gk.first()


    Chiqish:

    Guruhning istalgan birini o'z ichiga olgan qiymatni chop qilaylik. Buning uchun jamoa nomidan foydalaning. get_group()Biz har qanday guruhdagi yozuvlarni topish uchun funktsiyadan foydalanamiz .


    # Finding the values contained in the "Boston Celtics" group


    gk.get_group('Boston Celtics')


    Natija:


    2-misol:groupby() Bir nechta toifaga asoslangan guruhlarni shakllantirish uchun funktsiyadan foydalaning (ya'ni, ajratishni amalga oshirish uchun bir nechta ustunlardan foydalaning) .

    # importing pandas as pd


    import pandas as pd
    # Creating the dataframe
    df = pd.read_csv("nba.csv")
    gkk = df.groupby(['Team', 'Position'])
    # Print the first value in each group
    gkk.first()


    Chiqish:

    groupby()juda ko'p o'zgarishlarga ega bo'lgan juda kuchli funksiya. Bu ma'lumotlar ramkasini ba'zi mezonlar bo'yicha ajratish vazifasini juda oson va samarali qiladi.





    Download 111,61 Kb.
    1   2   3   4   5   6   7   8   9




    Download 111,61 Kb.

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    Sintaksis: DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs) tartibi

    Download 111,61 Kb.