pandasで要素をまとめる方法 groupbyの使い方

kaggleのcourseでの学びを共有していきます！

pandasコースでDataFrame型でのデータの扱いについて学んだのでそれについてです！

具体的には、pandasのgroupbyについてです。

DataFrame型で定義

import pandas as pd

reviews = pd.read_csv("../input/wine-reviews/winemag-data-130k-v2.csv", index_col=0)
print(reviews)

         country                                        description  \
0          Italy  Aromas include tropical fruit, broom, brimston...   
1       Portugal  This is ripe and fruity, a wine that is smooth...   
...          ...                                                ...   
129969    France  A dry style of Pinot Gris, this is crisp with ...   
129970    France  Big, rich and off-dry, this is powered by inte...  ttling from 2012, 

this...	Vintner's Reserve Wild Child Block	87	65.0	Oregon	Willamette Valley	Willamette Valley	Paul Gregutt	@paulgwine	Sweet Cheeks 2012 Vintner's Reserve Wild Child...	Pinot Noir	Sweet Cheeks
 

たくさんのデータがあるので、これらを見やすくするために列ごとに同じ要素を持つものをグループとしてくくりたい。

そんなときに、使うのがgroupby()です。

groupby()の使い方

例えば、国別でまとめて扱いたいときは、

country = reviews.groupby('country').country.count() 
print(country)

country
Argentina    3800
Armenia         2
             ... 
Ukraine        14
Uruguay       109
Name: country, Length: 43, dtype: int64

このように扱うことができます。

sort_values()の使い方

さらに、これを整理して見やすくするには

sort_values()を用います。

sort_values()の引数を指定しない場合は昇順になっています。

country = reviews.groupby('country').country.count().sort_values() 
print(country)

country
China           1
Slovakia        1
            ...  
France      22093
US          54504
Name: country, Length: 43, dtype: int64

sort_values(ascending=False)とすることで降順になります。

country = reviews.groupby('country').country.count().sort_values(ascending=False) 
print(country)

country
US          54504
France      22093
            ...  
Slovakia        1
China           1
Name: country, Length: 43, dtype: int64

手持ちのデータがどのようなデータなのかを調べることは重要ですので是非活用してみてください。

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