আমরা গ্রুপবাই() ব্যবহার করে পান্ডাস ডেটাফ্রেমকে গ্রুপ করব। গ্রুপার ফাংশন ব্যবহার করে কলামটি নির্বাচন করুন। গাড়ি বিক্রির রেকর্ডের জন্য নিচে দেখানো আমাদের উদাহরণের জন্য আমরা বছর অনুযায়ী গ্রুপ করব এবং বছরের ব্যবধানের সাথে নিবন্ধন মূল্যের যোগফল গণনা করব।
প্রথমে, ধরা যাক নিচের তিনটি কলাম সহ আমাদের পান্ডাস ডেটাফ্রেম -
# ডেটাফ্রেম যার একটি কলামের সাথে Date_of_PurchasedataFrame =pd.DataFrame( { "কার":["Audi", "Lexus", "Tesla", "Mercedes", "BMW", "Toyota", "Nissan" , "Bentley", "Mustang"], "Date_of_Purchase":[pd.Timestamp("2021-06-10"), pd.Timestamp("2019-07-11"), pd.Timestamp("2016-06- 25"), pd.Timestamp("2021-06-29"), pd.Timestamp("2020-03-20"), pd.Timestamp("2019-01-22"), pd.Timestamp("2011- 01-06"), pd.Timestamp("2013-01-04"), pd.Timestamp("2014-05-09") ], "Reg_Price":[1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350] }) এরপর, Groupby ফাংশনের মধ্যে Date_of_Purchase কলাম নির্বাচন করতে Grouper ব্যবহার করুন। ফ্রিকোয়েন্সিটি 3Y হিসাবে সেট করা হয়েছে অর্থাৎ 3 বছরের ব্যবধান।
উদাহরণ
নিম্নলিখিত কোড -
Pd# ডাটাফ্রেম হিসেবে পান্ডা আমদানি করুন , "Nissan", "Bentley", "Mustang"], "Date_of_Purchase":[pd.Timestamp("2021-06-10"), pd.Timestamp("2019-07-11"), pd.Timestamp(" 2016-06-25"), pd.Timestamp("2021-06-29"), pd.Timestamp("2020-03-20"), pd.Timestamp("2019-01-22"), pd.টাইমস্ট্যাম্প ("2011-01-06"), pd.Timestamp("2013-01-04"), pd.Timestamp("2014-05-09") ], "Reg_Price":[1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350] })প্রিন্ট("ডেটাফ্রেম...\n",ডেটাফ্রেম)# গ্রুপবাই ফাংশনপ্রিন্টের মধ্যে ডেট_অফ_পারচেজ কলাম নির্বাচন করতে গ্রুপার .groupby(pd.Grouper(key='Date_of_Purchase', axis=0, freq='3Y')).sum())আউটপুট
এটি নিম্নলিখিত আউটপুট −
তৈরি করবেডেটাফ্রেম... গাড়ির_অফ_পারচেজ Reg_Price0 Audi 2021-06-10 10001 Lexus 2019-07-11 14002 Tesla 2016-06-25 11003 Mercedes 2021-06-25 11003 মার্সিডিজ 2021-06-07-0402021-0402021-0402021-0402021-2019 পর্যন্ত মার্সিডিজ 22 18006 নিসান 2011-01-06 13007 Bentangy 2014-01-04 11508 Mustang 2014-05-09 1350 গ্রামে 3 বছরের দ্বারা ডেটাফ্রেম ... reg_pricedate_of_ppurchase2011-12-31 13002014-12-31 25002017-12-31 1100202017-12-31 1100202017-12-31 49002023-12-31 1900
