డేటా విశ్లేషణ కోసం పాండస్ గ్రూప్ బై యొక్క శక్తిని అన్‌లాక్ చేయండి. ఈ గైడ్ అంతర్జాతీయ డేటా కోసం ఆచరణాత్మక ఉదాహరణలతో అగ్రిగేషన్ మరియు ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ పద్ధతులను అన్వేషిస్తుంది.
పాండస్ గ్రూప్ బై కార్యకలాపాలను నేర్చుకోవడం: అగ్రిగేషన్ వర్సెస్ ట్రాన్స్ఫర్మేషన్
పైథాన్ లో డేటా మార్పుకు మూలస్తంభమైన పాండస్, డేటాను విశ్లేషించడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి ఒక శక్తివంతమైన సాధనాన్ని అందిస్తుంది: GroupBy ఆపరేషన్. ఈ ఫీచర్ మీ డేటాను భాగస్వామ్య లక్షణాల ఆధారంగా సమూహాలుగా విభజించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, ఆపై ఈ సమూహాలకు ఫంక్షన్లను వర్తింపజేస్తుంది, ఇది ఇతరత్రా దాగి ఉండే అంతర్దృష్టులను వెల్లడిస్తుంది. ఈ కథనం రెండు ముఖ్యమైన గ్రూప్ బై కార్యకలాపాల లోతుల్లోకి వెళుతుంది: అగ్రిగేషన్ మరియు ట్రాన్స్ఫర్మేషన్, ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న డేటా నిపుణులకు అనువైన ఆచరణాత్మక ఉదాహరణలు మరియు వివరణలను అందిస్తుంది.
గ్రూప్ బై భావనను అర్థం చేసుకోవడం
దాని ప్రధాన భాగంలో, GroupBy అనేది మూడు ప్రధాన దశలను కలిగి ఉన్న ప్రక్రియ: ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ ప్రమాణాల ఆధారంగా డేటాను సమూహాలుగా విభజించడం, ప్రతి సమూహానికి స్వతంత్రంగా ఒక ఫంక్షన్‌ను వర్తింపజేయడం మరియు ఫలితాలను కొత్త డేటా నిర్మాణంగా కలిపి ఉంచడం. ఈ “స్ప్లిట్-అప్లై-కంబైన్” వ్యూహం డేటా విశ్లేషణలో ఒక ప్రాథమిక భావన మరియు సంక్లిష్టమైన డేటాసెట్‌లను అన్వేషించడానికి ఒక సౌకర్యవంతమైన ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను అందిస్తుంది.
GroupBy యొక్క శక్తి వివిధ రకాల డేటా మరియు నిర్మాణాలను నిర్వహించగల సామర్థ్యంలో ఉంది, ఇది విభిన్న డొమైన్‌లలో వర్తింపజేయబడుతుంది. మీరు బహుళ ప్రాంతాల నుండి అమ్మకాల డేటాను, వివిధ పరికరాల నుండి సెన్సార్ రీడింగ్‌లను లేదా జనాభా గణాంకాలలో సోషల్ మీడియా కార్యాచరణను విశ్లేషిస్తున్నా, అర్ధవంతమైన అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించడంలో GroupBy మీకు సహాయపడుతుంది.
అగ్రిగేషన్: సమూహాలలో డేటాను సంగ్రహించడం
అగ్రిగేషన్ అనేది ప్రతి సమూహం కోసం సారాంశ గణాంకాలను లెక్కించే ప్రక్రియ. ఈ గణాంకాలు సమూహం యొక్క లక్షణాల యొక్క సంగ్రహావలోకనాన్ని అందిస్తాయి, మీ డేటా యొక్క విభిన్న విభాగాలను పోల్చడానికి మరియు కాంట్రాస్ట్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. సాధారణ అగ్రిగేషన్ ఫంక్షన్లు:
sum(): ప్రతి సమూహంలోని విలువల మొత్తాన్ని లెక్కిస్తుంది.mean(): ప్రతి సమూహంలోని సగటు విలువను లెక్కిస్తుంది.median(): ప్రతి సమూహంలోని మధ్య విలువను లెక్కిస్తుంది.min(): ప్రతి సమూహంలోని కనిష్ట విలువను కనుగొంటుంది.max(): ప్రతి సమూహంలోని గరిష్ట విలువను కనుగొంటుంది.count(): ప్రతి సమూహంలోని శూన్యం కాని విలువల సంఖ్యను లెక్కిస్తుంది.size(): ప్రతి సమూహం యొక్క పరిమాణాన్ని అందిస్తుంది (శూన్యాలను కలిగి ఉంటుంది).std(): ప్రతి సమూహంలో ప్రామాణిక విచలనాన్ని లెక్కిస్తుంది.var(): ప్రతి సమూహంలో వైవిధ్యాన్ని లెక్కిస్తుంది.
అగ్రిగేషన్ యొక్క ఆచరణాత్మక ఉదాహరణలు
ఒక ఊహాత్మక ఇ-కామర్స్ కంపెనీ కోసం అంతర్జాతీయ విక్రయాల డేటాసెట్‌ను పరిగణించండి. డేటాలో ఉత్పత్తి వర్గం, అమ్మకం చేసిన దేశం మరియు అమ్మకాల మొత్తం గురించి సమాచారం ఉంటుంది.
import pandas as pd
# Sample data
data = {
'Category': ['Electronics', 'Clothing', 'Electronics', 'Clothing', 'Home Goods', 'Electronics', 'Clothing', 'Home Goods'],
'Country': ['USA', 'UK', 'Canada', 'USA', 'Germany', 'UK', 'Canada', 'Germany'],
'Sales': [100, 50, 75, 60, 80, 90, 45, 70]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
ఇది అవుట్‌పుట్ చేస్తుంది:
Category Country Sales
0 Electronics USA 100
1 Clothing UK 50
2 Electronics Canada 75
3 Clothing USA 60
4 Home Goods Germany 80
5 Electronics UK 90
6 Clothing Canada 45
7 Home Goods Germany 70
ఉదాహరణ 1: ప్రతి వర్గానికి మొత్తం అమ్మకాలను లెక్కించడం
ప్రతి ఉత్పత్తి వర్గానికి మొత్తం అమ్మకాలను లెక్కించడానికి, మేము groupby() పద్ధతిని ఉపయోగించవచ్చు, ఆపై sum() అగ్రిగేషన్ ఫంక్షన్ ఉపయోగించవచ్చు.
category_sales = df.groupby('Category')['Sales'].sum()
print(category_sales)
ఇది అవుట్‌పుట్ చేస్తుంది:
Category
Clothing 155
Electronics 265
Home Goods 150
Name: Sales, dtype: int64
ఉదాహరణ 2: దేశానికి సగటు అమ్మకాలను లెక్కించడం
అదేవిధంగా, దేశానికి సగటు అమ్మకాలను లెక్కించడానికి, మేము mean() అగ్రిగేషన్ ఫంక్షన్‌ను ఉపయోగించవచ్చు.
country_sales = df.groupby('Country')['Sales'].mean()
print(country_sales)
ఇది అవుట్‌పుట్ చేస్తుంది:
Country
Canada 60.0
Germany 75.0
UK 70.0
USA 80.0
Name: Sales, dtype: float64
ఉదాహరణ 3: బహుళ అగ్రిగేషన్ ఫంక్షన్లను ఉపయోగించడం
agg() పద్ధతిని ఉపయోగించి, బహుళ అగ్రిగేషన్ ఫంక్షన్లను ఒకేసారి వర్తింపజేయడానికి పాండస్ మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ఇది సమూహం యొక్క లక్షణాల యొక్క సమగ్ర సారాంశాన్ని అందిస్తుంది.
category_summary = df.groupby('Category')['Sales'].agg(['sum', 'mean', 'median', 'count'])
print(category_summary)
ఇది అవుట్‌పుట్ చేస్తుంది:
sum mean median count
Category
Clothing 155 51.666667 50.0 3
Electronics 265 88.333333 90.0 3
Home Goods 150 75.000000 75.0 2
ఉదాహరణ 4: కస్టమ్ అగ్రిగేషన్ ఫంక్షన్లు
మీరు ల్యాంబ్డా వ్యక్తీకరణలు లేదా పేరున్న ఫంక్షన్లను ఉపయోగించి మీ స్వంత కస్టమ్ అగ్రిగేషన్ ఫంక్షన్లను కూడా నిర్వచించవచ్చు. ఇది ప్రామాణిక అగ్రిగేషన్ ఫంక్షన్లలో అందుబాటులో లేని నిర్దిష్ట గణాంకాలను లెక్కించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
# Custom function to calculate the range (max - min)
def custom_range(x):
return x.max() - x.min()
category_summary = df.groupby('Category')['Sales'].agg(['sum', 'mean', custom_range])
print(category_summary)
ఇది అవుట్‌పుట్ చేస్తుంది:
sum mean custom_range
Category
Clothing 155 51.666667 15
Electronics 265 88.333333 25
Home Goods 150 75.000000 10
ట్రాన్స్ఫర్మేషన్: సమూహాలలో డేటాను మార్చడం
మరోవైపు, ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ అనేది కొన్ని గణనల ఆధారంగా ప్రతి సమూహంలోని డేటాను సవరించడం. ప్రతి సమూహం కోసం సంగ్రహించిన విలువను అందించే అగ్రిగేషన్ కాకుండా, ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ అసలు డేటాలోని ప్రతి వరుసకు ఒక విలువను అందిస్తుంది, కానీ ఆ విలువ ఆ వరుసకు చెందిన సమూహం ఆధారంగా లెక్కించబడుతుంది. ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ కార్యకలాపాలు డేటా ఫ్రేమ్ యొక్క అసలు సూచిక మరియు ఆకృతిని కాపాడుతాయి.
ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ కోసం సాధారణ ఉపయోగ సందర్భాలు:
- ప్రతి సమూహంలో డేటాను ప్రామాణీకరించడం.
- ప్రతి సమూహంలో ర్యాంక్ లేదా శాతాన్ని లెక్కించడం.
- గ్రూప్ గణాంకాల ఆధారంగా తప్పిపోయిన విలువలను పూరించడం.
ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ యొక్క ఆచరణాత్మక ఉదాహరణలు
మన అంతర్జాతీయ విక్రయాల డేటాతో కొనసాగుదాం. మేము ప్రతి దేశంలో అమ్మకాల గణాంకాలకు సంబంధించిన గణనలను నిర్వహించడానికి ట్రాన్స్‌ఫర్మేషన్‌ను వర్తింపజేయవచ్చు.
ఉదాహరణ 1: ప్రతి దేశంలో అమ్మకాల డేటాను ప్రామాణీకరించడం (Z-స్కోరు)
డేటాను ప్రామాణీకరించడంలో విలువలను 0 యొక్క సగటు మరియు 1 యొక్క ప్రామాణిక విచలనానికి మార్చడం ఉంటుంది. ఇది విభిన్న స్కేల్స్ మరియు పంపిణీల అంతటా డేటాను సరిపోల్చడానికి ఉపయోగపడుతుంది. దీన్ని సాధించడానికి మేము transform() పద్ధతిని ల్యాంబ్డా వ్యక్తీకరణతో పాటు ఉపయోగించవచ్చు.
from scipy.stats import zscore
df['Sales_Zscore'] = df.groupby('Country')['Sales'].transform(zscore)
print(df)
ఇది అవుట్‌పుట్ చేస్తుంది:
Category Country Sales Sales_Zscore
0 Electronics USA 100 1.000000
1 Clothing UK 50 -1.000000
2 Electronics Canada 75 1.000000
3 Clothing USA 60 -1.000000
4 Home Goods Germany 80 1.000000
5 Electronics UK 90 1.000000
6 Clothing Canada 45 -1.000000
7 Home Goods Germany 70 -1.000000
Sales_Zscore కాలమ్ ఇప్పుడు ప్రతి దేశానికి ప్రామాణిక అమ్మకాల విలువలను కలిగి ఉంది. 0 కంటే ఎక్కువ విలువలు ఆ దేశానికి సగటు అమ్మకాల కంటే ఎక్కువ మరియు 0 కంటే తక్కువ విలువలు సగటు కంటే తక్కువగా ఉన్నాయి.
ఉదాహరణ 2: ప్రతి వర్గంలో అమ్మకాల ర్యాంక్‌ను లెక్కించడం
ప్రతి వర్గంలో దాని విక్రయం యొక్క ర్యాంక్‌ను లెక్కించడానికి, మేము transform() ఫంక్షన్‌లో rank() పద్ధతిని ఉపయోగించవచ్చు.
df['Sales_Rank'] = df.groupby('Category')['Sales'].transform(lambda x: x.rank(method='dense'))
print(df)
ఇది అవుట్‌పుట్ చేస్తుంది:
Category Country Sales Sales_Zscore Sales_Rank
0 Electronics USA 100 1.000000 3.0
1 Clothing UK 50 -1.000000 2.0
2 Electronics Canada 75 1.000000 1.0
3 Clothing USA 60 -1.000000 3.0
4 Home Goods Germany 80 1.000000 2.0
5 Electronics UK 90 1.000000 2.0
6 Clothing Canada 45 -1.000000 1.0
7 Home Goods Germany 70 -1.000000 1.0
Sales_Rank కాలమ్ దాని సంబంధిత వర్గంలో ప్రతి విక్రయం యొక్క ర్యాంక్‌ను సూచిస్తుంది. `method='dense'` వాదన వరుస ర్యాంక్‌లను ఖాళీలు లేకుండా కేటాయించడాన్ని నిర్ధారిస్తుంది.
ఉదాహరణ 3: గ్రూప్ మీన్ ఆధారంగా తప్పిపోయిన విలువలను పూరించడం
అమ్మకాల డేటాలో కొన్ని తప్పిపోయిన విలువలను ప్రవేశపెడదాం, ఆపై వాటిని ప్రతి దేశానికి సగటు అమ్మకాల ఆధారంగా పూరించండి.
import numpy as np
# Introduce missing values
df.loc[[0, 3], 'Sales'] = np.nan
print(df)
# Fill missing values based on country mean
df['Sales_Filled'] = df['Sales'].fillna(df.groupby('Country')['Sales'].transform('mean'))
print(df)
తప్పిపోయిన విలువలతో కూడిన ప్రారంభ డేటా ఫ్రేమ్ ఇలా కనిపిస్తుంది:
Category Country Sales Sales_Zscore Sales_Rank
0 Electronics USA NaN 1.000000 3.0
1 Clothing UK 50 -1.000000 2.0
2 Electronics Canada 75 1.000000 1.0
3 Clothing USA NaN -1.000000 3.0
4 Home Goods Germany 80 1.000000 2.0
5 Electronics UK 90 1.000000 2.0
6 Clothing Canada 45 -1.000000 1.0
7 Home Goods Germany 70 -1.000000 1.0
మరియు తప్పిపోయిన విలువలను పూరించిన తర్వాత:
Category Country Sales Sales_Zscore Sales_Rank Sales_Filled
0 Electronics USA NaN 1.000000 3.0 NaN
1 Clothing UK 50 -1.000000 2.0 50.0
2 Electronics Canada 75 1.000000 1.0 75.0
3 Clothing USA NaN -1.000000 3.0 NaN
4 Home Goods Germany 80 1.000000 2.0 80.0
5 Electronics UK 90 1.000000 2.0 90.0
6 Clothing Canada 45 -1.000000 1.0 45.0
7 Home Goods Germany 70 -1.000000 1.0 70.0
ముఖ్యమైన గమనిక: `USA` కోసం ఎటువంటి సగటు లేనందున, ఫలితంగా వచ్చిన విలువలు `Sales_Filled`లో `NaN`గా ఉంటాయి. ఇలాంటి అంచు కేసులను నిర్వహించడం నమ్మదగిన డేటా విశ్లేషణకు చాలా కీలకం మరియు అమలు సమయంలో పరిగణించాలి.
అగ్రిగేషన్ వర్సెస్ ట్రాన్స్ఫర్మేషన్: ముఖ్య వ్యత్యాసాలు
అగ్రిగేషన్ మరియు ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ రెండూ శక్తివంతమైన GroupBy కార్యకలాపాలు, అవి వేర్వేరు ప్రయోజనాలను అందిస్తాయి మరియు విభిన్న లక్షణాలను కలిగి ఉంటాయి:
- అవుట్‌పుట్ ఆకారం: అగ్రిగేషన్ డేటా పరిమాణాన్ని తగ్గిస్తుంది, ప్రతి సమూహానికి ఒకే విలువను అందిస్తుంది. ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ అసలు డేటా పరిమాణాన్ని కాపాడుతుంది, ప్రతి వరుసకు మార్చిన విలువను అందిస్తుంది.
- ప్రయోజనం: డేటాను సంగ్రహించడానికి మరియు సమూహ లక్షణాల గురించి అంతర్దృష్టులను పొందడానికి అగ్రిగేషన్ ఉపయోగించబడుతుంది. సాధారణీకరణ లేదా సాధారణీకరణ కోసం, సమూహాలలో డేటాను సవరించడానికి ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ ఉపయోగించబడుతుంది.
- రిటర్న్ విలువ: అగ్రిగేషన్ సంగ్రహించిన విలువలతో కొత్త డేటా ఫ్రేమ్ లేదా సిరీస్‌ను అందిస్తుంది. ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ మార్చిన విలువలతో కూడిన సిరీస్‌ను అందిస్తుంది, ఆపై దానిని అసలు డేటా ఫ్రేమ్‌కు కొత్త కాలమ్‌గా జోడించవచ్చు.
అగ్రిగేషన్ మరియు ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ మధ్య ఎంచుకోవడం మీ నిర్దిష్ట విశ్లేషణాత్మక లక్ష్యాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. మీరు డేటాను సంగ్రహించి, సమూహాలను సరిపోల్చవలసి వస్తే, అగ్రిగేషన్ సరైన ఎంపిక. అసలు డేటా నిర్మాణాన్ని కాపాడుకుంటూ, మీరు సమూహాలలో డేటాను సవరించవలసి వస్తే, ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ మంచి ఎంపిక.
అధునాతన గ్రూప్ బై పద్ధతులు
ప్రాథమిక అగ్రిగేషన్ మరియు ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ దాటి, పాండస్ GroupBy మరింత అధునాతన డేటా విశ్లేషణ కోసం అనేక రకాల అధునాతన పద్ధతులను అందిస్తుంది.
apply()తో కస్టమ్ ఫంక్షన్లను వర్తింపజేయడం
apply() పద్ధతి చాలా సౌలభ్యాన్ని అందిస్తుంది, ఇది మీరు ఏదైనా కస్టమ్ ఫంక్షన్‌ను ప్రతి సమూహానికి వర్తింపజేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ ఫంక్షన్ అగ్రిగేషన్, ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ లేదా మరింత సంక్లిష్టమైన గణనలతో సహా ఏదైనా ఆపరేషన్‌ను చేయవచ్చు.
def custom_function(group):
# Calculate the sum of sales for each category in a group, only if there is more than one row in the group
if len(group) > 1:
group['Sales_Sum'] = group['Sales'].sum()
else:
group['Sales_Sum'] = 0 # Or some other default value
return group
df_applied = df.groupby('Country').apply(custom_function)
print(df_applied)
ఈ ఉదాహరణలో, మేము ప్రతి సమూహంలో (దేశం) అమ్మకాల మొత్తాన్ని లెక్కిస్తుంది. apply() పద్ధతి ఈ ఫంక్షన్‌ను ప్రతి సమూహానికి వర్తింపజేస్తుంది, ఫలితంగా ఆ సమూహం కోసం అమ్మకాల మొత్తాన్ని కలిగి ఉన్న కొత్త కాలమ్ వస్తుంది.
ముఖ్యమైన గమనిక: ఇతర పద్ధతుల కంటే apply ఫంక్షన్ గణనపరంగా ఎక్కువ కావచ్చు. భారీ డేటాసెట్‌లతో పని చేస్తున్నప్పుడు మీ కోడ్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయండి మరియు ప్రత్యామ్నాయ అమలులను పరిగణించండి.
బహుళ కాలమ్‌ల ద్వారా గ్రూపింగ్
మీరు మరింత ధాన్యపు విభాగాలను సృష్టించడానికి బహుళ కాలమ్‌ల ద్వారా మీ డేటాను సమూహపరచవచ్చు. ఇది బహుళ లక్షణాల కూడలి ఆధారంగా డేటాను విశ్లేషించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
category_country_sales = df.groupby(['Category', 'Country'])['Sales'].sum()
print(category_country_sales)
ఇది Category మరియు Country రెండింటి ద్వారా డేటాను సమూహపరుస్తుంది, ఇది ప్రతి దేశంలోని ప్రతి వర్గానికి మొత్తం అమ్మకాలను లెక్కించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ఇది వివిధ ప్రాంతాలు మరియు ఉత్పత్తి శ్రేణిలలో అమ్మకాల పనితీరు యొక్క మరింత వివరణాత్మక వీక్షణను అందిస్తుంది.
సమూహాల ద్వారా పునరావృతం చేయడం
మరింత సంక్లిష్ట విశ్లేషణ కోసం, మీరు for లూప్‌ను ఉపయోగించి సమూహాల ద్వారా పునరావృతం చేయవచ్చు. ఇది ప్రతి సమూహాన్ని వ్యక్తిగతంగా యాక్సెస్ చేయడానికి మరియు దానిపై కస్టమ్ కార్యకలాపాలు నిర్వహించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
for name, group in df.groupby('Category'):
print(f"Category: {name}")
print(group)
ఇది ప్రతి ఉత్పత్తి వర్గం ద్వారా పునరావృతం చేస్తుంది మరియు సంబంధిత డేటాను ముద్రిస్తుంది. ఇది ప్రతి వర్గానికి కస్టమ్ విశ్లేషణను నిర్వహించడానికి లేదా నివేదికలను రూపొందించడానికి ఉపయోగపడుతుంది.
గ్రూప్ బైని ఉపయోగించడానికి ఉత్తమ పద్ధతులు
GroupBy యొక్క సమర్థవంతమైన మరియు ప్రభావవంతమైన వినియోగాన్ని నిర్ధారించడానికి, కింది ఉత్తమ పద్ధతులను పరిగణించండి:
- మీ డేటాను అర్థం చేసుకోండి:
GroupByని వర్తింపజేసే ముందు, మీ డేటాను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు సంబంధిత గ్రూపింగ్ ప్రమాణాలు మరియు అగ్రిగేషన్/ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ ఫంక్షన్లను గుర్తించడానికి సమయం కేటాయించండి. - సరైన ఆపరేషన్‌ను ఎంచుకోండి: మీ విశ్లేషణాత్మక లక్ష్యాలకు అగ్రిగేషన్ లేదా ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ తగిన ఎంపికనా అని జాగ్రత్తగా పరిశీలించండి.
- పనితీరు కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయండి: పెద్ద డేటాసెట్‌ల కోసం, వెక్టరైజ్డ్ కార్యకలాపాలను ఉపయోగించడం ద్వారా మరియు అనవసరమైన లూప్‌లను నివారించడం ద్వారా మీ కోడ్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడాన్ని పరిగణించండి.
- తప్పిపోయిన విలువలను నిర్వహించండి: మీ డేటాలోని తప్పిపోయిన విలువల గురించి తెలుసుకోండి మరియు వాటిని
fillna()లేదాdropna()వంటి పద్ధతులను ఉపయోగించి తగిన విధంగా నిర్వహించండి. - మీ కోడ్‌ను డాక్యుమెంట్ చేయండి: ప్రతి
GroupByఆపరేషన్ యొక్క ఉద్దేశ్యం మరియు మీ ఎంపికల వెనుక ఉన్న కారణాన్ని వివరించడానికి మీ కోడ్‌ను స్పష్టంగా డాక్యుమెంట్ చేయండి.
ముగింపు
పాండస్ GroupBy డేటా విశ్లేషణ కోసం ఒక శక్తివంతమైన సాధనం, ఇది మీ డేటాను విభజించడానికి, ప్రతి సమూహానికి ఫంక్షన్లను వర్తింపజేయడానికి మరియు విలువైన అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. అగ్రిగేషన్ మరియు ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ పద్ధతులను నేర్చుకోవడం ద్వారా, మీరు మీ డేటా యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయవచ్చు మరియు అంతర్లీన నమూనాలు మరియు ట్రెండ్‌ల గురించి లోతైన అవగాహన పొందవచ్చు. మీరు విక్రయాల డేటా, సెన్సార్ రీడింగ్‌లు లేదా సోషల్ మీడియా కార్యాచరణను విశ్లేషిస్తున్నా, GroupBy డేటా-ఆధారిత నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి మరియు మీ విశ్లేషణాత్మక లక్ష్యాలను సాధించడానికి మీకు సహాయపడుతుంది. GroupBy శక్తిని స్వీకరించండి మరియు మీ డేటా విశ్లేషణ నైపుణ్యాలను తదుపరి స్థాయికి పెంచండి.
ఈ గైడ్ అగ్రిగేషన్ వర్సెస్ ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ పై దృష్టి సారించి పాండస్ గ్రూప్ బై కార్యకలాపాల యొక్క సమగ్ర అవలోకనాన్ని అందించింది. అంతర్జాతీయ డేటాపై ఈ పద్ధతులను ఉపయోగించడం ద్వారా, ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న డేటా శాస్త్రవేత్తలు విభిన్న డేటాసెట్‌లలో కీలకమైన వ్యాపార అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించగలుగుతారు. పాండస్ యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి మీ నిర్దిష్ట అవసరాలకు అనుగుణంగా ఈ పద్ధతులను అభ్యసించండి, ప్రయోగాలు చేయండి మరియు స్వీకరించండి.