Pandas Groupby() – Kombinieren Sie mehrere Wertesätze unter einem Schlüssel

In diesem Artikel werde ich Pandas GroupBy() vorstellen und erläutern, wie der Wert in einem Satz mit einem gemeinsamen Schlüssel oder Spaltenwert kombiniert wird. Wenn der Name Ihrer Google-Werbekampagne beispielsweise mit unterschiedlichen Datensätzen geteilt wird, etwa mit Daten aus täglichen, wöchentlichen oder monatlichen Daten usw., finden Sie hier eine Möglichkeit, diese in einem Satz zusammenzufassen, um sie einfacher abzurufen, zu verwenden und anzuwenden sie in Webanwendungsinteraktionen.

Inhaltsverzeichnis zu Pandas Groupby()

• Gruppiere nach()
• Lambda, reset_index und set_index werden zum Bearbeiten von Aktiensymbol-Nachrichtendaten verwendet
• Vollständige Python-Skripte von Pandas Groupby, Lambda, reset_index und set_index

Pandas Groupby() & Apply(lambda)

Eine groupby Operation umfasst eine Kombination aus Aufteilen des Objekts, Anwenden einer Funktion und Kombinieren der Ergebnisse. Dies kann verwendet werden, um große Datenmengen zu gruppieren und Operationen auf diesen Gruppen zu berechnen.

Hier ist zum Beispiel ein Beispiel für ein Aktiensymbol, nämlich BILL. Grundsätzlich gibt es jeden Tag neue Updates aus verschiedenen Medien. Wenn Sie BILL festlegen möchten, ist dieses Schlüsselwort ein Schlüssel zum Abrufen aller nachrichtenbezogenen BILL. groupby() kann in diesem Fall verwendet werden, indem die Symbolspalte zu einer zusammengefasst wird.

df.groupby('Symbol')

Dann müssen wir auch die Daten von BILL auswählen, die Sie hinzufügen möchten, und diese unter einem einzigen Schlüssel – BILL – auf diesen neuen gepackten Datensatz anwenden. Dann können wir die Funktionen apply() und Lambda verwenden

Anwenden()

Wenden Sie die Funktion func gruppenweise an und kombinieren Sie die Ergebnisse miteinander. Die an apply übergebene Funktion muss einen Datenrahmen als erstes Argument annehmen und einen Datenrahmen, eine Serie oder einen Skalar zurückgeben. apply kümmert sich dann darum, die Ergebnisse wieder zu einem einzigen Datenrahmen oder einer einzigen Datenreihe zusammenzuführen. apply ist daher eine äußerst flexible Gruppierungsmethode.

In diesem Fall verwenden wir apply() , um festzustellen, welche Datenspalte sich unter demselben Schlüssel BILL befinden würde

Lambda

pandas.groupby(“Symbol”).apply(lambda x: x[])) kann mit Python Lambda verwendet werden, um Ausdrücke auszuführen. Eine Lambda-Funktion in Python ist eine kleine anonyme Funktion, die eine beliebige Anzahl von Argumenten annehmen und einen Ausdruck ausführen kann.

In diesem Fall handelt es sich bei dem Listenwert in Lambda um die ausgewählten Spalten, die Sie dem Schlüssel BILL hinzufügen möchten. Hier ist das Codebeispiel wie folgt:

Abc = df.groupby('Symbol').apply(lambda x: x[['News Publish Date','News Title','News Link','News Source','E2D Updated Date']]

Verwenden Sie to_json(), reset_index(), set_index(), um einen Schlüssel festzulegen und den gepackten Datensatz umzubenennen

Der Hauptzweck der Konsolidierung des Einstiegspunkts BILL mithilfe von groupby().apply(lambda) besteht darin, alle mit diesem Symbol verbundenen Daten einfach abzurufen. Dieser Ansatz ist besonders beliebt, wenn Sie sie in das JSON-Datenformat konvertieren möchten.

Hierzu werden zwingend diese Funktionen zur Konvertierung dieser Daten eingesetzt.

Cde = abc.to_json(orient='records')

Diese Variable dient dazu, den Datensatz unter dem Symbol in das JSON-Format umzuwandeln

Efg = Cde.reset_index().rename(columns={0:'NewsData'})

Um einen neuen Namen für die Börsennachrichten zu diesem Symbol zu erstellen, können wir den Index zurücksetzen und den Index in einen neuen Namen umbenennen

Xyz = Efg.set_index('Symbol', inplace=True)

Zu guter Letzt wählen wir den Schlüssel auch als JSON-Schlüssel aus, indem wir ihn als Indexelement festlegen. Solange Benutzer den eindeutigen Aktiensymbolnamen in JSON aufrufen, können alle zugehörigen Nachrichtendaten abgerufen werden.

Vollständige Python-Skripte von Pandas Groupby(), Lambda, reset_index und set_index

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Ich wünsche Ihnen viel Spaß beim Lesen von Pandas Groupby() – Kombinieren Sie alle Werte in einem Satz, der mit demselben Indexschlüssel mit Python geteilt wird. Wenn ja, unterstützen Sie uns bitte, indem Sie eine der unten aufgeführten Maßnahmen ergreifen, da dies unserem Kanal immer weiterhilft.

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