পাইথন - একটি পান্ডাস ডেটাফ্রেমের কলামের মানের সমষ্টিকে গোষ্ঠীবদ্ধ করুন এবং গণনা করুন

মাসিক গাড়ির রেজিস্ট্রেশন মূল্যের যোগফল গণনা করতে আমরা গাড়ি বিক্রয় রেকর্ড এবং গ্রুপ মাসভিত্তিক উদাহরণ বিবেচনা করব। যোগফলের জন্য, আমরা sum() পদ্ধতি ব্যবহার করি।

প্রথমে, ধরা যাক নিচের তিনটি কলাম সহ আমাদের পান্ডাস ডেটাফ্রেম -

dataFrame =pd.DataFrame( { "Car":["Audi", "Lexus", "Tesla", "Mercedes", "BMW", "Toyota", "Nissan", "Bentley", "Mustang" ], "ডেট_অফ_পারচেজ":[ pd.Timestamp("2021-06-10"), pd.Timestamp("2021-07-11"), pd.Timestamp("2021-06-25"), pd.Timestamp( "2021-06-29"), pd.Timestamp("2021-03-20"), pd.Timestamp("2021-01-22"), pd.Timestamp("2021-01-06"), pd. টাইমস্ট্যাম্প("2021-01-04"), pd.টাইমস্ট্যাম্প("2021-05-09") ], "Reg_Price":[1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150,]}) 

Groupby() ফাংশনের মধ্যে Date_of_Purchase কলাম নির্বাচন করতে Grouper ব্যবহার করুন। ফ্রিকোয়েন্সি ফ্রিকোয়েন্সি মাস অনুসারে গ্রুপে 'M' সেট করা হয় এবং যোগফল sum() ফাংশন ব্যবহার করে গণনা করা হয় -

মুদ্রণ"\nমাস অনুসারে ডেটাফ্রেমকে গোষ্ঠীভুক্ত করুন...\n",dataFrame.groupby(pd.Grouper(key='Date_of_Purchase', axis=0, freq='M')).sum()

উদাহরণ

নিম্নলিখিত কোড -

আউটপুট

এটি নিম্নলিখিত আউটপুট −

DataFrame... গাড়ির_অফ_পারচেজ Reg_Price0 Audi 2021-06-10 10001 Lexus 2021-07-11 14002 Tesla 2021-06-25 11003 Mercedes 2021-06-25 11003 মার্সিডিজ 2021-06-07-0201-2010201020102021-0402M 22 18006 নিসান 2021-01-06 13007 Bentgle 2021-01-04 11508 Mustang 2021-05-09 1350 গ্রামে ডেটাফ্রেম ... reg_pricedate_of_purchase2021-01-28 4250.02021-31 1700.02021-03-31 1700.021-04-30 Nan2021-03-31 1700.021-04-30 -05-31 1350.02021-06-30 3000.02021-07-31 1400.0