在熊貓中使用groupby屬性

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我有一個DataFrame，有3列（A，B，C）和大量的行。在每個列中都有不同類型的元素：A1，A2 ... B1，B2 ...和C1，C2 ...。在熊貓中使用groupby屬性

我想查找特定組合（例如（A1，B2，C2））在一行中出現的次數。然後，我想要生成頻率計數超過固定閾值的所有組合的（摘要）列表。例如：組合計數（A1，B2，C2）5（A2，B2，C2）7 ....如果固定值爲6.

我是熊貓和numpy的新手。這可以使用熊貓高效地完成，如果是的話，怎麼樣？

2017-06-06 Mihir Shanvir

您需要添加示例代碼和數據。另外，爲了清楚起見，只需調用列A，B，C及其值A1，A2，...，B1，B2，...，C1，C2 ...。 – smci

歡迎來到StackOverflow。請花時間閱讀這篇文章[如何提供一個偉大的熊貓示例]（http://stackoverflow.com/questions/20109391/how-to-make-good-reproducible-pandas-examples）以及如何提供[最小，完整和可驗證的示例]（http://stackoverflow.com/help/mcve）並相應地修改您的問題。 [如何提出一個好問題]（http://stackoverflow.com/help/how-to-ask）上的這些技巧也可能有用。 – jezrael

是的，它可以在熊貓中完成。當你說*「我想找到一個特定的組合（a_i，b_j，c_k）在一行中出現的次數。」*，你想要你的輸出是一個表，或什麼？向我們展示示例輸出。然後，寫一個更好的標題，因爲*「使用熊貓迭代數據框」*不會告訴我們什麼。 – smci

df = pd.DataFrame({'A':['A1','A1','A2','A3'], 
        'B':[4,4,6,4], 
        'C':[7,7,9,7]}) 

print (df) 
    A B C 
0 4 7 C1 
1 4 7 C1 
2 6 9 C2 
3 4 7 C3

對於所有的組合使用數groupby + size：

s = df.groupby(["A", "B","C"]).size() 
print (s) 
A B C 
A1 4 7  2 
A2 6 9  1 
A3 4 7  1 
dtype: int64

對於篩選列表增值boolean indexing：

L = s.index[s > 1].tolist() 
print (L) 
[('A1', 4, 7)]

來源

2017-06-06 08:46:26 jezrael

謝謝。這正是我想要的。 –

如果我的回答很有幫助，請不要忘記[接受]（http://meta.stackexchange.com/a/5235/295067）它。謝謝。 – jezrael

如何獲取大小值？即當我知道組合說（A1,4,7）時我怎麼能找到尺寸。 –

只使用熊貓，一個辦法可能是使用數據幀.groupby（）：

counts = dict() 

for group in df.groupby(['It', 'Cc', 'Ct']): 
    print(group) 
    counts[group[0]] = len(group[1])

一個更快的方法可能是你的數據幀轉換成一個列表，並從集合使用計數器：

from collections import Counter 

listed_df = [tuple(line) for line in list(df.values)] 
counts = Counter(listed_df)

來源

2017-06-06 08:53:54

在熊貓中使用groupby屬性

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