Lösung von Mehrfaches Indexieren mit idxmin() und idxmax() in Pandas скачать в хорошем качестве

Lösung von Mehrfaches Indexieren mit idxmin() und idxmax() in Pandas

Erfahren Sie, wie Sie Mehrfach-Indexierung in Pandas mit `idxmin()` und `idxmax()` in einer einzigen Aggregatfunktion durchführen können. Entdecken Sie Schritt-für-Schritt-Lösungen und Beispiele. --- Dieses Video basiert auf der Frage https://stackoverflow.com/q/62295617/ gestellt von dem Nutzer 'Ankhnesmerira' ( https://stackoverflow.com/u/6851715/ ) sowie auf der Antwort https://stackoverflow.com/a/62295885/ bereitgestellt von dem Nutzer 'Ch3steR' ( https://stackoverflow.com/u/12416453/ ) auf der Website 'Stack Overflow'. Vielen Dank an diese großartigen Nutzer und die Stackexchange-Community für ihre Beiträge. Besuchen Sie diese Links, um den Originalinhalt und weitere Details zu sehen, z. B. alternative Lösungen, aktuelle Entwicklungen zum Thema, Kommentare, Versionsverlauf usw. Der ursprüngliche Titel der Frage lautete beispielsweise: Multiple indexing with multiple idxmin() and idmax() in one aggregate in pandas Außerdem steht der Inhalt (außer Musik) unter der Lizenz CC BY-SA https://meta.stackexchange.com/help/l... Der ursprüngliche Fragenbeitrag steht unter der Lizenz 'CC BY-SA 4.0' ( https://creativecommons.org/licenses/... ), und der ursprüngliche Antwortbeitrag steht unter der Lizenz 'CC BY-SA 4.0' ( https://creativecommons.org/licenses/... ). Falls Ihnen irgendetwas auffällt oder Unstimmigkeiten bestehen, schreiben Sie mir bitte an vlogize [AT] gmail [DOT] com. --- Lösung von Mehrfaches Indexieren mit idxmin() und idxmax() in Pandas: Ein umfassender Leitfaden Beim Arbeiten mit Daten in Python stoßen viele Analysten und Data Scientists häufig auf die Herausforderung, Daten basierend auf bestimmten Bedingungen zu aggregieren. Wenn Sie mit R und dem Paket data.table vertraut sind, wissen Sie wahrscheinlich, wie einfach diese Operationen mit Funktionen wie argmin und argmax durchzuführen sind. Wenn Sie jedoch auf Pandas umsteigen, fragen Sie sich möglicherweise, wie Sie ähnliche Ergebnisse erzielen können, insbesondere wenn es darum geht, mehrere Indexierungsoperationen in einer einzigen Aggregatfunktion durchzuführen. In diesem Artikel zeigen wir, wie Sie Mehrfach-Indexierung mit Funktionen wie idxmin() und idxmax() in einem Pandas DataFrame erreichen. Wir zerlegen den Prozess Schritt für Schritt, um Klarheit zu schaffen. Das Problem verstehen Stellen Sie sich vor, Sie haben einen Datensatz mit mehreren Spalten und möchten folgende Operationen durchführen: agg1: Den Wert von col1 finden, bei dem col2 maximal ist, gruppiert nach id. agg2: Den Wert von col2 finden, bei dem col3 minimal ist, gruppiert nach id. agg3: Den Wert von col1 finden, bei dem col3 maximal ist, gruppiert nach id. Mit R’s data.table ist dies kompakt möglich. Wie übertragen wir diesen Ansatz auf Pandas? Die Daten Verwenden wir ein Beispiel-DataFrame ähnlich dem, mit dem Sie in R arbeiten könnten. So sieht das DataFrame aus: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Das gewünschte Ergebnis: Nach den Aggregationen möchten wir ein neues DataFrame erzeugen, das in etwa so aussieht: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Die Lösung in Pandas umsetzen Nachdem wir die Struktur unserer Daten und das gewünschte Ergebnis kennen, implementieren wir die Lösung in Pandas mithilfe der Funktionen groupby und agg. So kann das umgesetzt werden: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Erklärung zum Code groupby('id'): Diese Funktion gruppiert das DataFrame nach der Spalte id. agg(...): Die agg-Funktion wird verwendet, um mehrere Aggregationen durchzuführen: agg1: Verwendet eine Lambda-Funktion, um die Werte in col1 auszuwählen, die dem Index des maximalen Werts in col2 entsprechen. agg2: Verarbeitet ähnlich die Werte von col2 basierend auf dem Index mit dem minimalen Wert in col3. agg3: Ermittelt die Werte in col1, bei denen col3 maximal ist. Die Lambda-Funktionen sind der Schlüssel, da sie die Definition benutzerdefinierter Aggregationslogiken erlauben und die Indexierungsfähigkeiten des DataFrames nutzen. Ausgabe: Das Ergebnis-DataFrame lässt sich mit folgendem Befehl anzeigen: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Die Ausgabe lautet: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Fazit Der Wechsel von R’s data.table zu Python’s Pandas kann insbesondere bei komplexen Aggregationen herausfordernd sein. Doch mit groupby und benutzerdefinierten Lambda-Funktionen lässt sich dieselbe Funktionalität effizient nachbilden. Indem Sie verstehen, wie Sie Daten effektiv manipulieren, können Sie Ihren Datenanalyse-Workflow in Python deutlich verbessern. Wenn Sie weitere Fragen haben oder eine genauere Erläuterung zur Datenmanipulation mit Pandas benötigen, zögern Sie nicht, sich zu melden!