Pandas Groupby() – 1 つのキーの下で複数の値セットを結合する
Pandas GroupBy() を紹介し、共有キーを使用して複数の値のセットを 1 つのセットに結合する方法について説明します。詳細については、こちらをご覧ください。
この記事では、Pandas GroupBy() の紹介と、共有キーまたは列値を使用して値を 1 つのセットに結合する方法について説明します。たとえば、Google の広告キャンペーン名が日次、週次、月次などのさまざまなデータ セットと共有されている場合、それらを 1 つのセットに統合して簡単に取得、使用、適用できるようにする方法を次に示します。 Web アプリケーションの対話でそれらを使用します。
Pandas Groupby() の目次
- GroupBy()
- 銘柄ニュース データの操作に使用される Lambda、reset_index、および set_index
- Pandas Groupby、Lambda、reset_index、set_index の完全な Python スクリプト
- よくある質問
パンダの Groupby() & apply(lambda)
groupby操作には、オブジェクトの分割、関数の適用、結果の結合の組み合わせが含まれます。これを使用して、大量のデータをグループ化し、これらのグループに対して操作を計算できます。
たとえば、ここにある銘柄記号のサンプルは BILL です。基本的には、毎日さまざまなメディアから新しい更新情報が提供されます。 BILL を設定したい場合、このキーワードはニュース関連の BILL を取得するためのキーになります。この場合、シンボル列を 1 つに結合することでgroupby()を使用できます。
df.groupby('Symbol')
次に、追加したい BILL のデータを選択し、単一のキー BILL の下でこの新しいパックされたデータセットに適用する必要もあります。次に、apply() とラムダ関数を使用できます。
適用する（）
関数 func をグループごとに適用し、結果を結合します。 apply に渡される関数は、最初の引数としてデータ フレームを受け取り、DataFrame、Series、またはスカラーを返す必要があります。 apply は結果を結合して単一のデータ フレームまたはシリーズに戻します。したがって、apply は非常に柔軟なグループ化方法です。
この場合、 apply()を使用して、同じキー BILL の下にデータのどの列があるかを伝えます。
ラムダ
pandas.groupby(“Symbol”).apply(lambda x: x[])) Python ラムダで使用して式を実行できます。 Python のラムダ関数は、任意の数の引数を受け取り、式を実行できる小さな匿名関数です。
この場合、ラムダのリスト値は、キー BILL に追加する選択された列です。コードサンプルは次のとおりです。
Abc = df.groupby('Symbol').apply(lambda x: x[['News Publish Date','News Title','News Link','News Source','E2D Updated Date']]
to_json()、reset_index()、set_index() を使用してキーを設定し、パックされたデータセットの名前を変更します
groupby().apply(lambda)を使用してエントリ ポイント BILL を統合する主な目的は、このシンボルに関連するすべてのデータを簡単にフェッチするためです。このアプローチは、JSON データ形式に変換する場合に特に人気があります。
この目的のために、これらの関数は必然的にこれらのデータを変換するために使用されます。
Cde = abc.to_json(orient='records')
この変数は、シンボルの下のデータセットを JSON 形式に変換します。
Efg = Cde.reset_index().rename(columns={0:'NewsData'})
このシンボルに関連する株式ニュースの新しい名前を作成するには、インデックスをリセットし、インデックスの名前を新しい名前に変更します。
Xyz = Efg.set_index('Symbol', inplace=True)
最後になりましたが、キーをインデックス要素として設定することで、JSON キーとしても選択します。したがって、ユーザーが JSON で一意の銘柄記号名を呼び出す限り、関連するすべてのニュース データを取得できます。
Pandas Groupby()、Lambda、reset_index、set_index の完全な Python スクリプト
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「Pandas Groupby() – Python を使用してすべての値を同じインデックス キーで共有される 1 つのセットに結合する」をお読みいただければ幸いです。もしそうなら、以下にリストされているいずれかの方法で私たちをサポートしてください。それは常に私たちのチャンネルに役立ちます。
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よくある質問:
Q1: パンダスブランド製品の対象は何ですか？
A: パンダスブランド製品は主に衣料品、アクセサリー、ホームグッズなどを含みます。
Q2: パンダス製品はどこで購入できますか？
A: パンダス製品は公式オンラインストア、一部の百貨店、および選択された小売店で購入できます。
Q3: パンダスブランドの製品はどのように品質管理されていますか？
A: パンダスブランドの製品は厳格な品質管理プロセスに従っています。品質保証のために、すべての製品は検査され、テストされています。
Q4: パンダスブランドの製品は環境に優しいですか？
A: はい、パンダスブランドは環境に優しい製品を提供することに取り組んでいます。持続可能な素材とリサイクル可能なパッケージを使用しています。
Q5: パンダス製品には返品ポリシーがありますか？
A: はい、パンダス製品には返品ポリシーがあります。製品の受け取り後、一定期間内であれば返品が可能です。詳細は公式ウェブサイトをご確認ください。
Q6: パンダスブランド製品のサイズはどのように選べますか？
A: パンダスブランド製品のサイズは通常、各製品の詳細ページにサイズガイドが掲載されています。サイズガイドに従って適切なサイズを選択してください。
Q7: パンダス製品の洗濯方法はありますか？
A: パンダス製品の洗濯方法は製品によって異なります。洗濯ラベルの指示に従ってください。
Q8: パンダス製品は国際配送されますか？
A: はい、パンダス製品は国際配送されます。配送先の国によって料金と配送時間が異なる場合がありますので、公式ウェブサイトで詳細をご確認ください。
Q9: パンダスブランドの製品はどのようにお手入れすれば長持ちしますか？
A: パンダスブランドの製品は適切なお手入れをすることで長持ちします。洗濯や保管の際には製品のケアラベルに従ってください。
Q10: パンダス製品の保証について教えてください。
A: パンダス製品には一定期間の保証が付いています。製品の購入日から一定期間内であれば、製品の欠陥に対して修理または交換が可能です。
