Pandas Groupby Max
Sintaxis
# DF.Groupby ('column_name').max ()
El "DF" representa DataFrame aquí, el Groupby siguió con el nombre de la columna donde debe escribir el nombre de la columna en la que desea trabajar. "Max" escrito al final, es para la detección de los valores máximos en la columna seleccionada de "DF."
El groupby máximo de columnas individuales y múltiples en pandas se puede realizar en diferentes modales. Hagámoslos uno por uno.
Discutiremos y cubriremos todas las siguientes formas:
- Groupby Max - columna única
- Groupby Max - múltiples columnas
- Groupby Max - Uso de la función de pivote
- Groupby Max: usando una función agregada
- Groupby Max: usando la función RESET_INDEX (columnas individuales y múltiples ambas)
Creación de DataFrame para la implementación de la función GroupBy Max
Primero, creemos un marco de datos para aplicar las funciones y comprender cada método claramente. El DataFrame "DF" aquí consiste en ciudades, productos y sus ventas. Necesitamos una herramienta Python para ejecutar nuestros códigos. Aquí, el software utilizado es Spyder para la implementación. Debe descargarlo primero directamente desde Google, cumplir con el requisito de instalación después del proceso de instalación y iniciar la herramienta. Abra el archivo y comience a ejecutar su código, lo cual es fácil a medida que avanza. La descripción de todas las formas en que el código Groupby Max Panda Python se define brevemente en los ejemplos a continuación.
Para el dominio de Python, los pandas como "PD" y Numpy como "NP" son las bibliotecas importadas en el código de ejemplo. El Numpy se usa para los datos numéricos en Python, mientras que los pandas se usan para la interpretación de los datos.
Usando la siguiente línea de código, trabajaremos en cada uno de los ejemplos que cubren:
# DF1 = PD.DataFrame (Data, Columns = ['Ciudades', 'Productos', 'Ventas'])Según el marco de datos, las columnas son ciudades, productos y sus ventas; Del mismo modo, la sintaxis consta de los tres en la representación de la columna.
El código debe aparecer así en la pantalla de la consola.
La salida muestra la lista de columnas que consisten en ciudades, productos y el no de ventas. También muestra el número de serie particularmente.
Ejemplo # 01: Groupby Max Pandas - columna única
Comenzando la implementación práctica de la columna individual Groupby Max utilizando el código Python en Pandas DataFrame, necesitamos una herramienta específica, y para eso, utilizaremos Spyder, como se mencionó anteriormente en la descripción anterior. Ahora, después de abrir Spyder en su computadora portátil/escritorio, necesita la extensión del archivo como ".py ”es la referencia de Python porque nuestro código está en lenguaje de Python.
Ahora, comenzando la parte del código, hay una palabra panda que también es la primera palabra de nuestro artículo, por lo que eso significa que algo con la biblioteca de los pandas debe implementarse para eso; Necesitamos escribir "Panda" como "PD", que importará todas las características de la Biblioteca Panda en nuestro archivo de trabajo.
La columna de una sola columna groupby Max funciona llamando a "Groupby ()" y escribiendo el nombre de la columna que desea de su DataFrame, que es "Ciudades" en el "DF" seguido de la selección del campo para la estimación máxima "Max () " función.
La salida es la columna única "Ciudades" como seleccionamos, mostrando los valores máximos de cada uno.
Ejemplo # 02: Groupby Max Pandas - Múltiples columnas
Ahora, abra el nuevo archivo para la implementación de ejemplo de múltiples columnas en Groupby Max, ya que puede encontrar el valor máximo de cada grupo que se refiere a diferentes columnas de su "DF" en Pandas Groupby Max. Seleccione las columnas; Aquí, puede seleccionar más de una columna, ya que levanta las múltiples columnas de su "DF" según su necesidad.
El código utilizado para el múltiple groupby max es:
La salida, como puede ver, muestra los valores máximos de ambas columnas.
Ejemplo # 03: Groupby Max Pandas - Uso de la función de pivote
Nuevamente, abrir un nuevo archivo para el ejemplo de trabajo de la función Pivot en Groupby Max Pandas. La función Pivot () es organizar su "DF" en una forma agradable representable. Puede trabajar en él con columnas simples o múltiples como desee. Aquí, la implementación se encuentra en múltiples columnas Groupby, pero si desea hacer la columna única Groupby Max Panda, debe agregar una columna en el agregado GroupBy () en lugar de múltiples columnas; También puede obtener la representación de columna simple.
El Código Pivot () en Pandas Groupby Max es:
Usando la función Pivot (), la pantalla de salida parece individuos establecidos.
Ejemplo # 04: Groupby Max - Uso de una función agregada
Debe abrir otro archivo desde el archivo y ir al nuevo archivo. Ahora, buscamos el ejemplo usando la función agregada en el grupo por Max Pandas. La función agregada en el código, que escribimos como agg (), funciona tomando el "máximo" como entrada, que realizará el groupby max en su "df" y hará una estructura definitiva de su "df".
La función agregada Groupby Max Panda para el código de columna múltiple es:
La función Agg () permite que toda la agregación de columna sea posible con valores máximos.
Ejemplo # 05: Groupby Max - Uso de la función RESET_INDEX (para columnas simples y múltiples)
El índice de reinicio por su nombre explica que su función está restableciendo el índice y también proporcionará un nuevo índice al marco de datos al convertirlo en una estructura más adecuada.
El código para la columna de la función RESET_INDEX en Pandas es:
Aquí el restablecimiento del "DF" se realiza con la función RESET () de la columna seleccionada, que son ciudades que muestran los valores máximos.
Para las múltiples columnas restablecidas en pandas, el código es:
La salida muestra ambas columnas que restablecen el "DF" en los pandas utilizando el grupo de funciones RESET () MAX.
Conclusión
La función Panda Groupby Max es muy útil y simplista. Ya que puede detectar el valor máximo de selección de la columna utilizando el ".MAX () "Función y puede calcular el máximo de los valores en DataFrame. En este artículo, hemos explicado todos los métodos por los cuales funciona la función max () groupby (), i.mi., Groupby Max en columnas simples y múltiples, y podemos restablecer el índice de ambos, de manera similar al agregado y la función de pivote que funciona a su mejor explicación con ejemplos para una mejor comprensión. Cada parte de este tutorial enfatiza la fácil comprensión y la limpieza de los conceptos.