Pythonでプログラムを作成して、グループ化されたデータの共分散を計算し、特定のデータフレーム内の2つの列間のグループ化されたデータの共分散を計算します

グループ化されたデータと対応する列から共分散を計算するためのデータフレームと結果があると仮定します。

Grouped data covariance is:
                  mark1       mark2
subjects
maths    mark1    25.0    12.500000
         mark2    12.5    108.333333
science  mark1    28.0    50.000000
         mark2    50.0    233.333333

Grouped data covariance between two columns:
subjects
maths    12.5
science  50.0
dtype: float64

解決策

これを解決するには、以下の手順に従います-

• データフレームを定義する

• データフレームサブジェクト列内にgroupby関数を適用する

df.groupby('subjects')

• グループ化されたデータに共分散関数を適用し、インサイドされたgroup_dataを保存します

group_data = df.groupby('subjects').cov()

• サブジェクト列のgroupbyレコードを使用してmark1列とmark2列にラムダ関数を適用します。以下に定義されています

df.groupby('subjects').apply(lambda x: x['mark1'].cov(x['mark2']

例

理解を深めるために、以下のコードを見てみましょう-

import pandas as pd
df =
pd.DataFrame({'subjects':['maths','maths','maths','science','science','science'],
               'mark1':[80,90,85,95,93,85],
               'mark2':[85,90,70,75,95,65]})
print("DataFrame is:\n",df)
group_data = df.groupby('subjects').cov()
print("Grouped data covariance is:\n", group_data)
result = df.groupby('subjects').apply(lambda x: x['mark1'].cov(x['mark2']))
print("Grouped data covariance between two columns:\n",result)

出力

DataFrame is:
   subjects mark1 mark2
0    maths   80    85
1    maths   90    90
2    maths   85    70
3    science 95    75
4    science 93    95
5    science 85    65
Grouped data covariance is:
               mark1    mark2
subjects
maths    mark1 25.0    12.500000
         mark2 12.5    108.333333
science  mark1 28.0    50.000000
         mark2 50.0    233.333333

Grouped data covariance between two columns:
subjects
maths    12.5
science  50.0
dtype: float64