Pythonパンダ–観察結果を数える
観測値をカウントするには、最初にgroupby()を使用し、次に結果に対してcount()を使用します。まず、必要なライブラリをインポートします-
dataFrame = pd.DataFrame({'Product Name': ['Keyboard', 'Charger', 'SmartTV', 'Camera', 'Graphic Card', 'Earphone'],'Product Category': ['Computer', 'Mobile Phone', 'Electronics','Electronics', 'Computer', 'Mobile Phone'],'Quantity': [10, 50, 10, 20, 25, 50]})
重複する値で列をグループ化-
group = dataFrame.groupby("Product Category")
カウントを取得-
group.count()
例
以下はコードです-
import pandas as pd # create a dataframe dataFrame = pd.DataFrame({'Product Name': ['Keyboard', 'Charger', 'SmartTV', 'Camera', 'Graphic Card', 'Earphone'],'Product Category': ['Computer', 'Mobile Phone', 'Electronics','Electronics', 'Computer', 'Mobile Phone'],'Quantity': [10, 50, 10, 20, 25, 50]}) # dataframe print"Dataframe...\n",dataFrame # count the observations group = dataFrame.groupby("Product Category") print"\nResultant DataFrame...\n",group.count()
出力
これにより、次の出力が生成されます-
Dataframe... Product Category Product Name Quantity 0 Computer Keyboard 10 1 Mobile Phone Charger 50 2 Electronics SmartTV 10 3 Electronics Camera 20 4 Computer Graphic Card 25 5 Mobile Phone Earphone 50 Resultant DataFrame... Product Name Quantity Product Category Computer 2 2 Electronics 2 2 Mobile Phone 2 2
-
データセットをプロットして下降トレンドを表示– Python Pandas
時系列分析によって表示される下向きのパターンは、私たちがダウントレンドと呼んでいるものです。次がデータセット、つまりSalesRecords2.csvであるとします。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードする- dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords2.csv") 日時オブジェクトへの列のキャスト- da
-
データセットをプロットして上昇傾向を表示– Python Pandas
時系列分析によって表示される上向きのパターンは、私たちが上昇傾向と呼んでいるものです。次がデータセット、つまりSalesRecords.csvであるとします。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードする- dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords.csv") 日時オブジェクトへの列のキャスト- dataFram