Anzahl der Werte in einer Spalte mit hierarchischen Daten in Pandas ermitteln: Eine Schritt-für-Sch

Erfahren Sie, wie Sie Vorkommen von Werten in Spalten mit hierarchischen Daten mithilfe von Pandas in Python zählen können. Diese Anleitung bietet eine detaillierte Erklärung und Beispielcode. --- Dieses Video basiert auf der Frage https://stackoverflow.com/q/62459289/ gestellt von dem Nutzer 'Antidisestablishmentarianism' ( https://stackoverflow.com/u/4060042/ ) sowie auf der Antwort https://stackoverflow.com/a/62459415/ bereitgestellt von dem Nutzer 'BENY' ( https://stackoverflow.com/u/7964527/ ) 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: Get counts of values in column with hierarchical data in pandas Außerdem steht der Inhalt (außer Musik) unter der Lizenz CC BY-SA https://meta.stackexchange.com/help/licensing Der ursprüngliche Fragenbeitrag steht unter der Lizenz 'CC BY-SA 4.0' ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ), und der ursprüngliche Antwortbeitrag steht unter der Lizenz 'CC BY-SA 4.0' ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ). Falls Ihnen irgendetwas auffällt oder Unstimmigkeiten bestehen, schreiben Sie mir bitte an vlogize [AT] gmail [DOT] com. --- Einführung Wenn Sie mit Daten in Python unter Verwendung der Pandas-Bibliothek arbeiten, stoßen Sie möglicherweise auf Situationen, in denen Sie hierarchische Datenstrukturen analysieren müssen. Eine häufige Aufgabe besteht darin, Vorkommen bestimmter Werte innerhalb gruppierter Daten zu zählen. In diesem Blogbeitrag zeigen wir, wie Sie die Anzahl der Vorkommen von Werten in einer hierarchischen Spalte zählen können, konkret wie Sie die Sequence-Vorkommen für jede Kombination von Category und Shuffled in unserem DataFrame zählen. Das Problem Betrachten Sie folgende DataFrame-Struktur: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Sie möchten die Vorkommen der Sequence-Werte innerhalb jeder Kombination von Category und Shuffled zählen und diese Zählung als neue Spalte Sequence_count hinzufügen. Lösungsansatz Um dies zu erreichen, verwenden wir die Pandas-Methoden groupby() und transform(). Im Folgenden sind die Schritte zur Implementierung beschrieben. Schritt 1: Gruppieren der Daten Zuerst gruppieren wir den DataFrame nach den Spalten Category, Shuffled und Sequence und zählen die Vorkommen. Schritt 2: Verwendung von transform() zum Erstellen einer neuen Spalte Die Funktion transform() kann dazu verwendet werden, die Anzahl jeder Sequence zu bestimmen und diese Information in einer neuen Spalte im ursprünglichen DataFrame zu speichern. Schritt 3: Code-Implementierung So können Sie das in Python umsetzen: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Ausgabe Nach Ausführen des obigen Codes erhalten Sie einen DataFrame, der die Spalte Sequence_count enthält und die Anzahl jeder Sequence innerhalb der jeweiligen Gruppe widerspiegelt: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Fazit Indem Sie den in diesem Beitrag beschriebenen Schritten folgen, können Sie effizient Vorkommen von Werten in einem Pandas DataFrame mit hierarchischen Daten zählen. Dieser Ansatz ist besonders nützlich in Szenarien der Datenanalyse, in denen Gruppierungen und aggregierte Zählungen erforderlich sind. Probieren Sie diese Methode an Ihren eigenen Datensätzen aus und erweitern Sie Ihre Datenanalyse-Möglichkeiten mit Pandas!