পাইথন - কিভাবে মিনিটে পান্ডাস ডেটাফ্রেম গ্রুপ করবেন?

আমরা গ্রুপবাই() ব্যবহার করে পান্ডাস ডেটাফ্রেমকে গ্রুপ করব। গ্রুপার ফাংশন ব্যবহার করে কলামটি নির্বাচন করুন। আমরা মিনিট অনুসারে গ্রুপ করব এবং গাড়ি বিক্রয় রেকর্ডের জন্য নীচে দেখানো আমাদের উদাহরণের জন্য মিনিটের ব্যবধানের সাথে নিবন্ধন মূল্যের যোগফল গণনা করব।

প্রথমে, ধরা যাক তিনটি কলাম সহ আমাদের পান্ডাস ডেটাফ্রেম নিম্নোক্ত। আমরা তারিখ এবং সময় উভয়ই সহ টাইমস্ট্যাম্প সহ ক্রয়ের_তারিখ নির্ধারণ করেছি -

dataFrame =pd.DataFrame( { "Car":["Audi", "Lexus", "Tesla", "Mercedes", "BMW", "Toyota", "Nissan", "Bentley", "Mustang" ], "ক্রয়ের_তারিখ":[ pd.Timestamp("2021-07-28 00:10:00"), pd.Timestamp("2021-07-28 00:12:00"), pd.Timestamp("2021- 07-28 00:15:00"), pd.টাইমস্ট্যাম্প("2021-07-28 00:16:00"), pd.টাইমস্ট্যাম্প("2021-07-28 00:17:00"), pd.টাইমস্ট্যাম্প ("2021-07-28 00:20:00"), pd. টাইমস্ট্যাম্প("2021-07-28 00:35:00"), pd. টাইমস্ট্যাম্প("2021-07-28 00:42:00") , pd.Timestamp("2021-07-28 00:57:00"), ], "Reg_Price":[1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350] 

 এরপর, Groupby ফাংশনের মধ্যে Date_of_Purchase কলাম নির্বাচন করতে Grouper ব্যবহার করুন। ফ্রিকোয়েন্সি 7 মিনিট হিসাবে সেট করা হয়েছে অর্থাৎ 7 মিনিটের ব্যবধান গ্রুপ করা হয়েছে −
 
মুদ্রণ"\n7 মিনিটের মধ্যে ডেটাফ্রেমকে গোষ্ঠীভুক্ত করুন...\n",dataFrame.groupby(pd.Grouper(key='Date_of_Purchase', axis=0, freq='7min')).sum()
 
উদাহরণ
 

 নিম্নলিখিত কোড -
 Pd# ডাটাফ্রেম হিসেবে পান্ডা আমদানি করুন , "Nissan", "Bentley", "Mustang"], "Date_of_Purchase":[ pd.Timestamp("2021-07-28 00:10:00"), pd.Timestamp("2021-07-28 00:12) :00"), pd.টাইমস্ট্যাম্প("2021-07-28 00:15:00"), pd.টাইমস্ট্যাম্প("2021-07-28 00:16:00"), pd.টাইমস্ট্যাম্প("2021-07- 28 00:17:00"), pd.টাইমস্ট্যাম্প("2021-07-28 00:20:00"), pd.টাইমস্ট্যাম্প("2021-07-28 00:35:00"), pd.টাইমস্ট্যাম্প(" 2021-07-28 00:42:00"), pd.টাইমস্ট্যাম্প("2021-07-28 00:57:00"), ], "Reg_Price":[1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350] })প্রিন্ট করুন"DataFrame...\n",dataFrame# Grouper to select Date_of_Purchase কলাম গ্রুপবাই ফাংশনপ্রিন্টের মধ্যে"\nডেটাফ্রেমকে ৭ মিনিটের মধ্যে গ্রুপ করুন...\n",dataFrame.groupby(pd.Grouper( key='date_of_Purchase', axis=0, freq='7min')).sum()

আউটপুট

এটি নিম্নলিখিত আউটপুট −

ডেটাফ্রেম... গাড়ির_অফ_পারচেজ Reg_Price0 অডি 2021-07-28 00:10:00 10001 লেক্সাস 2021-07-28 00:12:00 14002 টেসলা 2021-07-20170210201702017028 -28 00:16:00 9004 BMW 2021-07-28 00:17:00 17005 Toyota 2021-07-28 00:20:00 18006 নিসান 2021-07-28 00:35-2801201820182005 Toyota 00:42:00 11508 Mustang 2021-07-28 00:57:00 7 মিনিটের মধ্যে 1350গ্রুপ ডেটাফ্রেম 00:21:00 NaN2021-07-28 00:28:00 NaN2021-07-28 00:35:00 1300.02021-07-28 00:42:00 1150.02021-07-28:002021-07-28:0021-07-28 00:56:00 1350.0