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如何对熊猫进行多指标分组?

原文:https://www.geesforgeks.org/how-do-group by on a-multi-index-in-pandas/

在本文中,我们将展示如何在熊猫多索引数据框中使用 groupby 。在数据科学中,当我们执行探索性数据分析时,我们经常使用 groupby 将一列的数据基于另一列进行分组。因此,我们能够分析一列的数据是如何分组的,或者是如何依赖于另一列的。除了 groupby 还有一个选择,我们也可以使用透视表

一个 groupby 操作包括拆分对象、应用函数和组合结果的一些组合。这可用于对这些组中的大量数据和计算操作进行分组。任何 groupby 操作都涉及对原始数据帧的以下操作之一。它们是

  1. 拆分对象。
  2. 组合输出。
  3. 应用函数。

语法:data frame.group by(by =无,axis=0,level =无,as_index =真,sort =真,group_keys =真,挤压=假,**kwargs)

参数:

  • by :映射、函数、标签或表格列表
  • : { 0 或'索引',1 或'列' },默认 0
  • 等级:等级名称
  • 排序:布尔,默认真

返回:数据帧组比

我们必须将列表中的索引名称传递给 groupby 函数中的级别参数。‘地区’指数为级(0) 指数,‘州’指数为级(1) 指数。在本文中,我们将使用 这个 CSV 文件。

让我们看看 CSV 文件

蟒蛇 3

# importing pandas library 
# as alias pd
import pandas as pd

# storing the data in the df dataframe
# using pandas 'read_csv()'.
df = pd.read_csv('homelessness.csv')

print(df.head())

输出:

数据框中的列

我们可以通过熊猫属性知道数据框的列。

蟒蛇 3

# using pandas columns attribute.
col = df.columns

print(col)


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