groupby() की बुनियादी बातें
groupby rows को किसी column के आधार पर groups में बांट देता है, ताकि आप हर group का अलग-अलग summary निकाल सकें।
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Syntax
df.groupby("column")
df.groupby("column")["value_column"].sum()groupby() basics
df.groupby("col") एक lazy grouping object बनाता है। sum, mean या count जैसा aggregation apply करने पर हर group के लिए एक result compute होता है। यह split-apply-combine pattern को follow करता है। group keys result का index बन जाती हैं।
Note:
group column को regular column के रूप में रखने के लिए as_index=False का उपयोग करें।
उदाहरण: groupby() basics
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"dept": ["A", "B", "A", "B"], "salary": [100, 200, 150, 250]})
print(df.groupby("dept")["salary"].sum())
print(df.groupby("dept", as_index=False)["salary"].mean())
# Output:
# dept
# A 250
# B 450
# Name: salary, dtype: int64
# dept salary
# 0 A 125.0
# 1 B 225.0Related Topics
{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- aggregation apply करना भूल जाना
- key को अनजाने में index में खो देना
- NaN वाले column से group करना, जो default रूप से drop हो जाता है
चैप्टर सारांश
- groupby data को groups में बांटता है
- Aggregations हर group पर चलते हैं
- Keys index बन जाती हैं
- as_index=False उन्हें column के रूप में रखता है
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