Computer >> คอมพิวเตอร์ >  >> การเขียนโปรแกรม >> Python

เขียนโปรแกรมใน Python เพื่อคำนวณความแปรปรวนร่วมของข้อมูลที่จัดกลุ่มและคำนวณความแปรปรวนร่วมของข้อมูลที่จัดกลุ่มระหว่างสองคอลัมน์ใน dataframe ที่กำหนด


สมมติว่า คุณมี dataframe และผลลัพธ์สำหรับการคำนวณความแปรปรวนร่วมจากข้อมูลที่จัดกลุ่มและคอลัมน์ที่เกี่ยวข้องเป็น,

Grouped data covariance is:
                  mark1       mark2
subjects
maths    mark1    25.0    12.500000
         mark2    12.5    108.333333
science  mark1    28.0    50.000000
         mark2    50.0    233.333333

Grouped data covariance between two columns:
subjects
maths    12.5
science  50.0
dtype: float64

วิธีแก้ปัญหา

เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนด้านล่าง -

  • กำหนดดาต้าเฟรม

  • ใช้ฟังก์ชัน groupby ภายในคอลัมน์ dataframe subjects

df.groupby('subjects')
  • ใช้ฟังก์ชันความแปรปรวนร่วมกับข้อมูลที่จัดกลุ่มและเก็บข้อมูล group_data ที่อยู่ภายใน

group_data = df.groupby('subjects').cov()
  • ใช้ฟังก์ชันแลมบ์ดาสำหรับคอลัมน์ mark1 และ mark2 พร้อมระเบียน groupby จากคอลัมน์ subjects มีการกำหนดไว้ด้านล่าง

df.groupby('subjects').apply(lambda x: x['mark1'].cov(x['mark2']

ตัวอย่าง

มาดูโค้ดด้านล่างเพื่อทำความเข้าใจกันดีกว่า −

import pandas as pd
df =
pd.DataFrame({'subjects':['maths','maths','maths','science','science','science'],
               'mark1':[80,90,85,95,93,85],
               'mark2':[85,90,70,75,95,65]})
print("DataFrame is:\n",df)
group_data = df.groupby('subjects').cov()
print("Grouped data covariance is:\n", group_data)
result = df.groupby('subjects').apply(lambda x: x['mark1'].cov(x['mark2']))
print("Grouped data covariance between two columns:\n",result)

ผลลัพธ์

DataFrame is:
   subjects mark1 mark2
0    maths   80    85
1    maths   90    90
2    maths   85    70
3    science 95    75
4    science 93    95
5    science 85    65
Grouped data covariance is:
               mark1    mark2
subjects
maths    mark1 25.0    12.500000
         mark2 12.5    108.333333
science  mark1 28.0    50.000000
         mark2 50.0    233.333333

Grouped data covariance between two columns:
subjects
maths    12.5
science  50.0
dtype: float64