pandas GroupBy
GroupBy folgt dem Prinzip Aufteilen, Anwenden und Zusammenführen.
Was ist pandas GroupBy?
GroupBy folgt dem Prinzip Aufteilen, Anwenden und Zusammenführen.
Gruppiere Zeilen und berechne aggregierte Kennzahlen.
Wann wird dieser Ansatz verwendet?
- Tabellarische Daten einlesen, bereinigen und umformen.
- Daten aus CSV-Dateien, APIs und Datenbanken analysieren.
- Berichte und statistische Auswertungen erstellen.
Beispielcode
main.py
import pandas as pd
results = pd.DataFrame({
"team": ["A", "A", "B", "B"],
"score": [80, 90, 70, 100],
})
averages = results.groupby("team")["score"].mean().reset_index()
print(averages)Erwartete Ausgabe
team score
0 A 85.0
1 B 85.0So funktioniert es
Die Zeilen werden nach team gruppiert und score wird je Gruppe gemittelt. reset_index wandelt den gruppierten Index wieder in eine normale Spalte um.
Ändere die Werte und führe das Programm im CodeUtility Python Online-Compiler aus, ohne Python lokal zu installieren.
Übungsaufgaben
Verändere Eingaben und Randfälle, bevor du die Lösung mit größeren Datenmengen testest.
- Ergänze Zeilen, Spalten und fehlende Werte.
- Kombiniere Filtern, Sortieren und groupby in einer Auswertung.
- Lies eine reale Datei ein und überprüfe die Datentypen.