Pandas Groupby Max
Syntax
# df.GroupBy ('column_name').max ()
Der „DF“ repräsentiert den Datenrahmen hier, der Groupby folgte mit dem Spaltennamen, in dem Sie den Namen der Spalte schreiben müssen, an der Sie arbeiten möchten. Am Ende geschrieben "max" ist für die Erkennung der maximalen Werte in der Spalte aus "DF" erfasst.”
Der GroupBy max von einzelnen und mehreren Spalten in Pandas kann in verschiedenen Manieren durchgeführt werden. Lassen Sie uns sie einzeln machen.
Wir werden alle folgenden Arten diskutieren und abdecken:
- Groupby Max - Einzelspalte
- Groupby Max - Mehrere Spalten
- Groupby Max - Verwenden von Pivot -Funktionen
- Groupby Max - Verwenden einer Gesamtfunktion
- GroupBy MAX - Verwenden Sie die Funktion reset_index (einzelne und mehrere Spalten beides)
Erstellen des Datenrahmens für die Implementierung der GroupBy Max -Funktion
Lassen Sie uns zunächst einen Datenrahmen erstellen, um die Funktionen anzuwenden und jede Methode klar zu verstehen. Der DataFrame „DF“ hier besteht aus Städten, Produkten und ihren Verkäufen. Wir brauchen ein Python -Tool, um unsere Codes auszuführen. Hier ist die verwendete Software Spyder für die Implementierung. Sie müssen es zuerst direkt von Google herunterladen, die Installationsanforderung nach dem Installationsprozess erfüllen und das Tool starten. Öffnen Sie die Datei und beginnen Sie mit der Ausführung Ihres Code. Die Beschreibung aller Möglichkeiten mit Gruppby -Max Panda Python -Code ist kurz in den folgenden Beispielen definiert.
Für die Python -Domäne sind die Pandas als „PD“ und Numpy als „NP“ die in dem Beispielcode importierten Bibliotheken. Der Numpy wird für die numerischen Daten in Python verwendet, während Pandas zur Interpretation der Daten verwendet werden.
Mithilfe der folgenden Codezeile arbeiten wir an jedem der Beispiele, die abdecken:
# df1 = pd.DataFrame (Daten, Spalten = ['Städte', 'Produkte', 'Vertrieb'])Gemäß dem DataFrame sind die Spalten Städte, Produkte und ihre Verkäufe. In ähnlicher Weise besteht die Syntax aus allen drei in der Spaltendarstellung.
Der Code sollte auf dem Konsolenbildschirm so angezeigt werden.
Die Ausgabe zeigt die Liste der Spalten, die aus Städten, Produkten und der Anzahl der Verkäufe bestehen. Es zeigt auch die Seriennummer besonders.
Beispiel # 01: GroupBy Max Pandas - Einzelspalte
Starten Sie die praktische Implementierung der Gruppe von GroupBy Max Single -Spalte mit dem Python -Code in Pandas DataFrame, wir benötigen ein bestimmtes Tool, und dafür werden wir Spyder verwenden, wie zuvor in der obigen Beschreibung erwähnt. Nachdem Sie Spyder auf Ihrem Laptop/Desktop geöffnet haben, benötigen Sie die Dateierweiterung als ".Py ”Es ist die Python -Referenz, weil unser Code in der Python -Sprache ist.
Beginnen Sie jetzt mit dem Code -Teil ein Wortpanda, das auch das erste Wort unseres Artikels ist. Das bedeutet, dass etwas mit der Bibliothek der Pandas dafür implementiert werden sollte. Wir müssen "Panda" als "PD" schreiben, das alle Funktionen der Panda Library in unserer Arbeitsdatei importiert.
Das Einzelspalten -GroupBy Max funktioniert mit "GroupBy ()" und dem Schreiben des Namens der gewünschten Spalte aus Ihrem Datenrahmen, dh "Städte" in der "DF", die mit der Auswahl des Feldes für die maximale Schätzung "max () ausgezeichnet wird ”Funktion.
Die Ausgabe ist die einzelnen Spalte „Städte“, wie wir ausgewählt haben, und zeigt die maximalen Werte der einzelnen.
Beispiel # 02: GroupBy Max Pandas - Mehrere Spalten
Öffnen Sie nun die neue Datei für die Beispielimplementierung mehrerer Spalten in Groupby Max, da Sie den Maximalwert jeder Gruppe finden, die sich auf verschiedene Spalten von Ihrem „DF“ in Pandas Groupby Max bezieht. Wählen Sie die Spalten aus; Hier können Sie mehr als eine Spalte auswählen.
Der Code, der für den Multiple GroupBy Max verwendet wird, lautet:
Die Ausgabe zeigt, wie Sie sehen können, die maximalen Werte beider Spalten an.
Beispiel # 03: Groupby Max Pandas - Verwenden von Pivot -Funktionen
Öffnen Sie erneut eine neue Datei für das Arbeitsbeispiel der Pivot -Funktion in Groupby Max Pandas. Die Funktion pivot () besteht darin, Ihr „DF“ in einer schönen darstellbaren Form zu ordnen. Sie können damit mit einzelnen oder mehreren Spalten arbeiten, wie Sie möchten. Hier befindet sich die Implementierung auf mehreren Spaltengruppenby. Wenn Sie jedoch das Pivot -Groupby -Panda von Einzelspalte durchführen möchten, müssen Sie eine Spalte in das Gruppeny () hinzuzufügen, anstatt mehrere Spalten zu addieren. Sie können auch die einfache Spaltendarstellung erhalten.
Der Pivot () in Pandas Groupby Max Code ist:
Mit der Funktion pivot () sieht die Ausgangsanzeige aus wie festgelegte Personen.
Beispiel # 04: GroupBy Max - Verwenden einer Aggregatfunktion
Sie müssen eine andere Datei aus der Datei öffnen und zur neuen Datei gehen. Jetzt suchen wir nach dem Beispiel, das die Gesamtfunktion in der Gruppe von Max Pandas verwendet. Die aggregierte Funktion im Code, die wir als agg () schreiben, funktioniert, indem sie die „max“ als Eingabe nimmt, wodurch der Groupby Max in Ihrem „DF“ ausgeführt wird und eine bestimmte Struktur Ihres „DF“ erstellt.
Das Aggregate Function Groupby Max Panda für den Mehrfachspaltencode lautet:
Die AGG () -Funktion ermöglicht die gesamte Spaltenaggregation mit maximalen Werten.
Beispiel # 05: GroupBy MAX - Verwenden Sie die Funktion reset_index (für einzelne und mehrere Spalten)
Der Reset-Index mit seinem Namen erläutert, dass seine Funktion den Index zurückzusetzen und auch einen neuen Index für den DataFrame bereitstellt, indem er eine ordnungsgemäßere Struktur macht.
Der Code für die Einzelspalte reset_index in pandas lautet:
Hier erfolgt das Zurücksetzen der „DF“ mit der Funktion reset () der ausgewählten Spalte, nämlich Städte, die die maximalen Werte zeigen.
Für die mehrfachen Spalten reset_function in pandas ist der Code:
Die Ausgabe zeigt beide Spalten an, die den "DF" in den Pandas mithilfe des Reset () -Funktion Groupby MAX zurücksetzen.
Abschluss
Die Panda Groupby Max -Funktion ist sehr hilfreich und simpel. Da kann der Maximalwert der Spalte der Spalte mit dem "erfasst" erfassen ".MAX () ”Funktion und kann das maximale der Werte im Datenrahmen berechnen. In diesem Artikel haben wir alle Methoden erklärt, mit denen der MAX () FUNKTIONSGRAUPBY () funktioniert, i.e., Groupby Max auf einzelnen und mehreren Spalten, und wir können den Index beider zurücksetzen, ähnlich wie bei der Aggregat und der Pivot -Funktion, die auf ihre beste Erklärung arbeiten, mit Beispielen für ein besseres Verständnis. Jeder Teil dieses Tutorials betont das einfache Verständnis und die Löschen der Konzepte.