मान लीजिए, आपके पास एक डेटाफ्रेम है और ग्रुप किए गए डेटा से कोवेरिएंस की गणना करने और संबंधित कॉलम का परिणाम है,
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
समाधान
इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए चरणों का पालन करेंगे −
एक डेटाफ्रेम परिभाषित करें
डेटाफ्रेम के subjects कॉलम के अंदर groupby फंक्शन लागू करें
df.groupby('subjects')
ग्रुप किए गए डेटा पर कोवेरिएंस फंक्शन लागू करें और group_data के अंदर संग्रहीत करें,
group_data = df.groupby('subjects').cov()
subjects कॉलम से groupby रिकॉर्ड के साथ mark1 और mark2 कॉलम के लिए लैम्ब्डा फंक्शन लागू करें। यह नीचे परिभाषित है,
df.groupby('subjects').apply(lambda x: x['mark1'].cov(x['mark2']
उदाहरण
बेहतर समझ के लिए नीचे दिए गए कोड को देखें −
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)
आउटपुट
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
