Gruplandırılmış verileri keşfetme
Julia'da Veri İşleme
Katerina Zahradova
Instructor
Gruplar için filtreleme
# Farklı ülkelerdeki şirketler
choc_comp_france = filter(chocolates -> chocolates.company_location == "France", chocolates)
choc_comp_brazil = filter(chocolates -> chocolates.company_location == "Brazil", chocolates)
choc_comp_peru = filter(chocolates -> chocolates.company_location == "Peru", chocolates)
choc_comp_belgium = filter(chocolates -> chocolates.company_location == "Belgium", chocolates)
...
groupby() imdada yetişir!
GroupedDataFrame'ler
groupby() uygulamada
# company_location'a göre grupla
groupby(chocolates, :company_location)
company_location anahtarına göre 60 gruplu GroupedDataFrame
İlk Grup (156 satır): company_location = "France"
Row company bean_origin ...
String String ...
_______________________________
1 A. Morin Agua Grande ...
...
Son Grup (4 satır): company_location = "Ireland"
Row company bean_origin ...
String String ...
_______________________________
1 Wilkie's Organic Amazonas ...
Birden çok sütunda groupby()
groupby(chocolates, [:company_location, :cocoa])
company_location, cocoa anahtarlarına göre 373 gruplu GroupedDataFrame
İlk Grup (5 satır): company_location = "France", cocoa = 63.0
Row company bean_origin ...
String String ...
_______________________________
1 A. Morin Agua Grande ...
...
Son Grup (1 satır): company_location = "Ireland", cocoa = 89.0
Row company bean_origin ...
String String ...
_______________________________
1 Wilkie's Organic Amazonas ...
Sıra önemlidir
Kayıt sayısı
# Ülkeye göre grupla
chocolates_by_country = groupby(chocolates, :company_location)
# Grup başına kayıt sayısı
combine(chocolates_by_country, nrow => :count)
60x2 DataFrame
Row company_location nrow
String31 Int64
______________________________
1 France 156
2 U.S.A. 764
3 Fiji 4
...
Kayıt sayısına göre sırala
# Ülkeye göre grupla
chocolates_by_country = groupby(chocolates, :company_location)
# Kayıt sayılarını sırala
sort(combine(chocolates_by_country, nrow => :count), :count, rev = true)
60x2 DataFrame
Row company_location nrow
String31 Int64
______________________________
1 U.S.A 764
2 France 156
3 Canada 125
...
Bir vektörde unique()
# Benzersiz öğeler
unique(chocolates.company_location)
60-element Vector{String31}:
"France"
"U.S.A."
"Fiji"
"Ecuador"
"Mexico"
"Switzerland"
"Netherlands"
...
Bir DataFrame'de unique()
# Yalnızca benzersiz satırları içeren yeni bir DF oluştur
unique(chocolates)
1795×10 DataFrame
Row company bean_origin ...
String String ...
_________________________________
1 A. Morin Agua Grande ...
...
Belirli sütunlarla unique()
# Benzersiz şirket kayıtları
unique(chocolates, :company)
416×10 DataFrame
Row company bean_origin ...
String String ...
_________________________________
1 A. Morin Agua Grande ...
...
# Benzersiz şirket VE kakao oranları
unique(chocolates, [:company, :cocoa])
968×10 DataFrame
Row company bean_origin ...
String String ...
_________________________________
1 A. Morin Agua Grande ...
...
Haydi pratik yapalım!
Julia'da Veri İşleme
