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pandas online ausführen

pandas GroupBy with Examples

Split rows into groups, calculate an average or total for each, and combine the results into a report.

  • Fortgeschritten
  • 2 Min. Lesezeit
  • 1 ausführbares Beispiel
Das lernst du
  • groupby(column)
  • mean(), sum() and count() per group
  • agg() for several results
Im Python-Compiler ausführen →
results.groupby("team")["score"].mean()
  1. 1A: 80, 90 | B: 70, 100Split by team
  2. 2mean()Apply to each group
  3. 3A 85.0 | B 85.0Combine

Split, apply, combine

Die Methode groupby() arbeitet nach dem Ablauf Aufteilen, Anwenden, Zusammenführen (split, apply, combine). Zuerst werden die Zeilen nach einer Spalte in Gruppen aufgeteilt, dann wird eine Berechnung wie Summe oder Mittelwert auf jede Gruppe angewendet, und zuletzt werden die Ergebnisse zu einer Tabelle zusammengeführt.

Das Wichtigste

  1. groupby("team") splits the rows by team.
  2. ["score"].mean() calculates one value per group.
  3. reset_index() turns the result back into a normal table.

Wann verwendet man das?

  • Tabellarische Daten wie CSV- oder Excel-Dateien einlesen, bereinigen und umwandeln.
  • Daten nach Gruppen analysieren, auswerten und zusammenfassen.
  • Daten für Berichte, Diagramme oder Machine-Learning-Modelle vorbereiten.

Beispielcode

Code ausführen →
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)
Run-Button für dieses Beispiel erstellen

Ergebnis der Ausführung

team  score
0    A   85.0
1    B   85.0

Erklärung des Codes

Die Anweisung results.groupby("team") teilt die Zeilen in die Gruppen A und B. Danach berechnet ["score"].mean() die Durchschnittspunktzahl jeder Gruppe, beide liegen bei 85.0. Das Ergebnis verwendet zunächst den Teamnamen als Index, deshalb macht reset_index() die Spalte team wieder zu einer normalen Spalte des DataFrames.

Ändere die Werte und führe das Programm im CodeUtility Python Online-Compiler aus, ohne Python lokal zu installieren.

Übungen zur Vertiefung

Ändere den Code anhand der folgenden Vorschläge. Wenn du selbst etwas änderst und das Ergebnis beobachtest, verstehst du viel mehr, als wenn du den Code nur liest.

  1. Füge den Beispieldaten Zeilen, Spalten und ein paar fehlende Werte hinzu.
  2. Kombiniere Filtern, Sortieren und groupby zu einem kleinen Bericht.
  3. Lies eine echte Datendatei ein, prüfe den Datentyp jeder Spalte und behandle ungültige Werte.
Im Python-Compiler ausführen →

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