Método Groupby do DataFrame Pandas

Introdução

Neste laboratório, aprenderemos como usar o método groupby() na biblioteca Pandas em Python. O método groupby() permite dividir um DataFrame em grupos e realizar cálculos ou estatísticas em cada grupo. É uma ferramenta poderosa para análise e manipulação de dados.

Dicas para a VM

Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook e acessar o Jupyter Notebook para praticar.

Às vezes, pode ser necessário aguardar alguns segundos para que o Jupyter Notebook termine de carregar. A validação das operações não pode ser automatizada devido a limitações no Jupyter Notebook.

Se você enfrentar problemas durante o aprendizado, sinta-se à vontade para perguntar ao Labby. Forneça feedback após a sessão, e resolveremos o problema prontamente para você.

Importar as bibliotecas necessárias e criar o DataFrame

Primeiramente, precisamos importar a biblioteca Pandas e criar um objeto DataFrame. Aqui está um exemplo:

import pandas as pd

data = {'Name': ['Avinash', 'Amrutha', 'Chetana', 'Kartik','Nikhil'],
        'Percentage': [72, 98, 81, 87,85],
        'Course': ['Arts','B.Com','M.Tech','B.SC','BE']}

df = pd.DataFrame(data)

Agrupar o DataFrame por uma única coluna

Para agrupar o DataFrame por uma única coluna, use o método groupby() e especifique o nome da coluna como argumento. Aqui está um exemplo:

grp = df.groupby('Course')

Acessar os grupos

Para acessar os grupos no DataFrame agrupado, use o atributo groups. Ele retorna um dicionário onde as chaves são os nomes dos grupos e os valores são os índices correspondentes das linhas em cada grupo. Aqui está um exemplo:

print(grp.groups)

Agrupar o DataFrame por múltiplas colunas

Para agrupar o DataFrame por múltiplas colunas, passe uma lista de nomes de colunas para o método groupby(). Aqui está um exemplo:

grp = df.groupby(['Course', 'Name'])

Selecionar um único grupo

Para selecionar um único grupo do DataFrame agrupado, use o método get_group() e especifique o nome do grupo como argumento. Aqui está um exemplo:

print(grp.get_group(('Arts', 'Avinash')))

Realizar operações de agregação

Depois de ter um DataFrame agrupado, você pode realizar operações de agregação nos dados agrupados. Por exemplo, você pode calcular a média de uma coluna numérica para cada grupo. Aqui está um exemplo:

print(grp['Percentage'].mean())

Resumo

Neste laboratório, aprendemos como usar o método groupby() na biblioteca Pandas para agrupar um DataFrame por uma ou mais colunas. Também aprendemos como acessar os grupos, selecionar um único grupo e realizar operações de agregação nos dados agrupados. O método groupby() é uma ferramenta poderosa para análise e manipulação de dados, permitindo-nos obter insights de nossos dados, analisando-os em grupos.