PythonのライブラリーであるPandasを使って，「グループ毎に括って最大の値を含む列を抜き出す」方法のメモです．対象とするのはこんなデータ Sensor Time Value 0 T-A 10:00:00 25 1 T-B 10:00:01 30 2 T-C 10:00:02 104 3 T-B 10:00:03… mean の結果と見比べてみてください．一致してますね．フィルタで一つ一つのグループの統計量を取っていたら大変ですが，groupbyを使えば簡単に各グループの統計量を確認することができます．. Pandasのデータをさまざまなかたちで集計する関数が.agg()です。groupby()で、グループを指定します。 'A'では、1,2,3,5が複数存在し、4は1つしか存在していないところに注目してください。groupby()メソッ In [1]: import pandas as pd d = {'score':[10,20,25,40], 'usr':['usr1','usr2','usr1','usr2'] } df = pd.DataFrame(d) df Out[1]: score usr 0 10 usr1 1 20 usr2 2 25 usr1 3 40 usr2. まず、データとして以下のようなcsvを読み込みました。 df. 集約関数は、 as_index=True （デフォルト）のときに、名前付き列の場合に集計するグループを返しません。 groupby ('Pclass'). df.groupby('embarked')でグループ化します。グループ化したデータフレームの'age'列からidxmax()で、それぞれのグループの最大値のインデックスを取得します。そのインデックスの行をdf.locで取得します。 idxmax()の挙動としては上から検索して、早く見つかった最大値を採用してるぽいです。
Pandasを使っているとGroupbyな処理をしたくなることが増えてきます。ドキュメントを読んだりしながらよく使ったりする機能の骨格をまとめました。手っ取り早く勉強するなら、本が簡単そうです。 Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理作者: Wes McKinney,小林儀匡,鈴… Pandasでグループ毎でデータを集計する方法を知りたい 統計量（平均など）を算出する方法を知りたい groupby関数の具体的な使い方を教えてほしい この記事を書いている人 プログラミング（Python・Django・SQL・HTML・css・Bootstrapなど）を独学で習得。「Excel作業の自動化」「人工知能による … DataFrame の groupby の目的はデータを集計することです。月別とか顧客別でこまかく集計をとるにはデータのグルーピングが必要です。そのグルーピング を行うのが groupby です。グルーピング結果に max や sum を適用して集計します。複数の項目でgroupbyしたければ配列で指定します。 groupby ('Pclass'). 初心者向けにPythonのPandasライブラリのgroupbyメソッドの使い方について解説しています。groupbyを使うことでグループごとにデータを集計し、その最大値や最小値を求めることができます。groupbyの書き方と実行結果を実際の例で確認しましょう。 日本語の説明がなさそうなので。 概要 pandas では groupby メソッドを使って、指定したカラムの値でデータをグループ分けできる。ここでは少し凝った方法を説明。 ※ dtアクセサ の追加、またグルーピング関連のバグ修正がいろいろ入っているので、0.15以降が必要。 DataFrame を groupby でグループ化するさい、グルーピングのキーとしてインデックスが使えます。関数やラムダ式 lambda を適用して、その結果で groupby することもできます。階層化インデックスでも大丈夫です。df.groupby(level=0).sum() で合計が取れます。
バージョン0.16.2にはas_index=Falseが必要なので、Wesによって与えられた答えを少し変更したい。それを設定しないと、空のデータフレームが得られます。 Source ： . また， df. groupby()を使って集計する。帰って来るのはgoupbyオブジェクト。 Pythonの拡張モジュールPandasを使ってデータの集約を行ないます。データの集約はそのままsum()やmean()を使えば全体の様子を掴めますが、groupby()によってインデックスや列に条件をつけて詳細に絞り込むことができます。