Giả sử, bạn có khung dữ liệu và kết quả để tính hiệp phương sai từ dữ liệu được nhóm và cột tương ứng là,
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
Giải pháp
Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi sẽ làm theo các bước được đưa ra bên dưới -
-
Xác định khung dữ liệu
-
Áp dụng hàm theo nhóm bên trong cột chủ thể khung dữ liệu
df.groupby('subjects') -
Áp dụng hàm hiệp phương sai cho dữ liệu được nhóm và lưu trữ dữ liệu group_data bên trong,
group_data = df.groupby('subjects').cov() -
Áp dụng hàm lambda cho các cột mark1 và mark2 với các bản ghi theo nhóm từ cột chủ đề. Nó được định nghĩa bên dưới,
df.groupby('subjects').apply(lambda x: x['mark1'].cov(x['mark2'] Ví dụ
Hãy xem đoạn mã dưới đây để hiểu rõ hơn -
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) Đầu ra
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