การปรับรูปแบบและรวมข้อมูล

การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

Maria Eugenia Inzaugarat

Data Scientist

การปรับรูปแบบและฟังก์ชันทางสถิติ

sales
                    office supply           Technology
         shop     online        onsite     online      onsite
country  year      
Italy    2017      310           123          510       340
         2018      110           100          610       120
Spain    2017      229           200          300       240
         2018      120           220          190       210
การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

ฟังก์ชันทางสถิติ

 

  • ผลรวม: .sum()
  • ค่าเฉลี่ย: .mean()
  • มัธยฐาน: .median()
  • ผลต่าง: .diff()
การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

การ Stack และสถิติ

  • ยอดขายออนไลน์และหน้าร้านรวมของแต่ละปีในทั้งสองประเทศ
sales.stack().sum(axis=1)
 country  year   shop  
 Italy    2017  online    820
                onsite    463
          2018  online    720
                onsite    220
 Spain    2017  online    529
                onsite    440
          2018  online    310
                onsite    430
การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

การ Stack และสถิติ

  • ยอดขายออนไลน์และหน้าร้านรวมของแต่ละปีในทั้งสองประเทศ
sales.stack().sum(axis=1).unstack()
         shop online onsite
country  year        
 Italy   2017   820    463
         2018   720    220
 Spain   2017   529    440
         2018   310    430
การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

การ Unstack และสถิติ

  • ค่าเฉลี่ยยอดขายสินค้าแต่ละปีในทั้งสองประเทศ
sales.unstack(level=0).mean(axis=1)
year
2017    281.5
2018    210.0
การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

การ Unstack และสถิติ

  • ผลต่างของยอดขายระหว่างปี
sales["office supply"].unstack(level='country')
การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

การ Unstack และสถิติ

  • ผลต่างของยอดขายระหว่างปี
sales["office supply"].unstack(level='country').diff(axis=1, periods=2) 
                         office supply
   shop         online          onsite
country   Italy  Spain   Italy   Spain
year                
2017      NaN     NaN   -187.0   -29.0
2018      NaN     NaN    -10.0   100.0
การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

การปรับรูปแบบและการจัดกลุ่ม

  • ยอดขายสินค้าแต่ละประเภทรวมตามช่องทาง ออนไลน์หรือหน้าร้าน โดยไม่แยกประเทศ
sales.stack().head(4)
                      office supply   Technology
country   year  shop        
 Italy    2017 online       310          510
               onsite       123          340
          2018 online       110          610
               onsite       100          120
การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

การปรับรูปแบบและการจัดกลุ่ม

  • ยอดขายสินค้าแต่ละประเภทรวมตามช่องทาง ออนไลน์หรือหน้าร้าน โดยไม่แยกประเทศ
sales.stack().groupby(level='shop').sum()
        office supply    Technology
shop        
online       769             1610
onsite       643             910
การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

การปรับรูปแบบหลังจัดกลุ่ม

  • ค่ามัธยฐานของยอดขายสินค้าแต่ละปี
sales.groupby(level='year').median()
        office supply         Technology
shop    online  onsite    online   onsite
year                
2017     269.5  161.5      405.0   290.0
2018     115.0  160.0      400.0   165.0
การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

การปรับรูปแบบหลังจัดกลุ่ม

  • ค่ามัธยฐานของยอดขายสินค้าแต่ละปี
sales.groupby(level=1).median().stack(level=[0, 1]).unstack(level='year')
                   year    2017     2018
                   shop        
Technology        online   405.0    400.0
                  onsite   290.0    165.0
office supply     online   269.5    115.0
                  onsite   161.5    160.0
การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

มาฝึกกันเถอะ!

การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

Preparing Video For Download...