146 Глава 6. Агрегирование данных
УПРАЖНЕНИЕ № 10: ИСКЛЮЧЕНИЕ ИЗ ДАТАФРЕЙМА СТРОК
С ИТОГОВОЙ СУММОЙ
Наличие в DataFrame строк с суммарными значениями позволяет использовать его в качестве отчета без необходимости совершать с ним дополнительные действия. Однако если вы собираетесь использовать датафрейм в дальнейших операциях агрегирования, такие строки лучше исключить.
Попробуйте отфильтровать датафрейм df_totals, созданный в предыдущем разделе, исключив строки с общим и промежуточным итогом. Используйте методы срезов, рассмотренные в этой главе.
Выбор всех строк в группе
Помимо помощи в агрегировании, функция groupby() позволяет выбрать все строки, принадлежащие определенной группе. Для этого к объекту, возвращаемому groupby(), применяется метод get_group(). Вот как это работает:
group = df_result.groupby(['Date','Region']) group.get_group(('2022-02-04','West'))
Мы группируем датафрейм df_result по Date и Region, передавая имена столбцов в groupby() в виде списка, как уже делали это ранее. Затем применяем метод get_group() к полученному объекту GroupBy, передавая кортеж с нужным индексом. В результате получаем следующий датафрейм:
|
Date |
Region |
Total |
0 |
2022-02-04 |
West |
87.0 |
1 |
2022-02-04 |
West |
112.0 |
2 |
2022-02-04 |
West |
20.0 |
3 |
2022-02-04 |
West |
24.0 |
|
|
|
|
Как видите, результирующие значения не являются агрегированными. Мы получили все строки с заказами, относящиеся к указанной дате и региону.
Выводы 147
Выводы
В этой главе вы узнали, что агрегирование — это процесс сбора данных и их представления в обобщенном виде. Как правило, он включает разделение данных по группам и вычисление итоговых показателей по каждой группе. На примерах этой главы мы показали, как агрегировать данные, содержащиеся в pandas DataFrame, используя методы и свойства данной структуры, такие как merge(), groupby(), sum(), index и loc. Вы научились использовать преимущества иерархического индекса (или MultiIndex) датафрейма для моделирования многоуровневых отношений в агрегируемых данных. Вы также научились выборочно просматривать агрегированные данные и получать их срезы с помощью MultiIndex.