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Python-PandasDataFrameの最後のグループ値を計算します


最後のグループ値を計算するには、groupby.last()メソッドを使用します。最初に、エイリアスを使用して必要なライブラリをインポートします-

import pandas as pd;

3列のデータフレームを作成する-

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'BMW', 'Tesla', 'Lexus', 'Tesla'],"Place": ['Delhi','Bangalore','Pune','Punjab','Chandigarh','Mumbai'],"Units": [100, 150, 50, 80, 110, 90]
   }
)

ここで、DataFrameを列でグループ化します-

groupDF = dataFrame.groupby("Car")

グループ値の最後を計算し、インデックスをリセットします-

res = groupDF.last()
res = res.reset_index()

以下は完全なコードです。繰り返される値の最後の出現、つまりグループ値の最後が表示されます-

import pandas as pd;

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'BMW', 'Tesla', 'Lexus', 'Tesla'],"Place": ['Delhi','Bangalore','Pune','Punjab','Chandigarh','Mumbai'],"Units": [100, 150, 50, 80, 110, 90]
   }
)

print"DataFrame ...\n",dataFrame

# grouping DataFrame by column Car
groupDF = dataFrame.groupby("Car")

res = groupDF.last()
res = res.reset_index()

print"\nLast of group values = \n",res

>

出力

これにより、次の出力が生成されます-

DataFrame ...
     Car        Place   Units
0    BMW       Delhi     100
1  Lexus   Bangalore     150
2    BMW        Pune      50
3  Tesla      Punjab      80
4  Lexus  Chandigarh     110
5  Tesla      Mumbai      90

Last of group values =
      Car        Place   Units
0    BMW         Pune      50
1  Lexus   Chandigarh     110
2  Tesla       Mumbai      90

  1. PythonPandas-補間法を使用してNaN値を入力します

    Interpolate()メソッドを使用して、NaN値を入力します。以下が、いくつかのNaN値を使用してMicrosoftExcelで開いたCSVファイルであるとしましょう- 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\\SalesData.csv") NaN値をinterpolate()-で埋めます dataFrame.interpolate() 例 以下はコードです- import pandas as pd # Load dat

  2. Python Pandas –null以外の値を逆方向に伝播する

    「方法」を使用します ” fillnaのパラメータ () 方法。後方塗りつぶしには、値「bfill」を使用します 以下に示すように- fillna(method='bfill') 以下が、いくつかのNaN値を使用してMicrosoftExcelで開いたCSVファイルであるとしましょう- まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 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\\SalesD