Raggruppare per più chiavi
Raggruppamenti su più livelli e indice del risultato.
Raggruppare per più chiavi è una lezione Data Science Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 3 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento Data Science Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso Data Science Academy include 4 lezioni in totale.
Raggruppare per più di una colonna
Passate una list di chiavi a groupby e pandas crea un gruppo per ogni combinazione univoca di quelle colonne.
df.groupby(["city", "year"])Ogni combinazione è un gruppo
Due città e tre anni possono produrre fino a sei gruppi, uno per ogni combinazione esistente nei dati.
Aggregare tra le chiavi
L'aggregazione funziona esattamente allo stesso modo; il calcolo viene semplicemente eseguito all'interno di ogni combinazione invece che di una sola chiave.
df.groupby(["city", "year"])["sales"].sum()Ecco il MultiIndex
Raggruppare in base a più chiavi assegna al risultato un MultiIndex, con un livello dell'indice per ogni colonna di raggruppamento.
Leggere un risultato con MultiIndex
Ogni riga di output è identificata da una tupla come (city, year), quindi l'index indica esattamente a quale gruppo appartiene.
Selezionare da un MultiIndex
Usate loc con una tupla per estrarre direttamente dal risultato raggruppato una combinazione specifica.
result.loc[("Paris", 2024)]Appiattire con reset_index
Preferite colonne piatte? reset_index trasforma ogni livello dell'indice di nuovo in una normale colonna che potete filtrare.
result.reset_index()Escludere i gruppi vuoti
Per impostazione predefinita pandas ignora le combinazioni senza righe, quindi il risultato mostra solo le combinazioni che si verificano effettivamente.
L'ordine delle chiavi è importante
L'ordine delle chiavi elencate determina l'ordine dei livelli dell'indice, modificando il modo in cui il risultato viene ordinato e letto.
df.groupby(["year", "city"]).size()Usare unstack per una tabella incrociata
Chiamate unstack per portare una chiave nelle colonne, trasformando un risultato raggruppato in formato lungo in una griglia leggibile.
result.unstack()Quando usare più chiavi
Scegliete il raggruppamento con più chiavi ogni volta che una domanda riguarda due dimensioni, ad esempio le vendite per città e per mese.
Controllo rapido
Raggruppate per ["city", "year"]. Che cosa identifica ogni riga del risultato?
Riepilogo: due dimensioni, un groupby
Ora è possibile suddividere i dati lungo più chiavi contemporaneamente, leggere il MultiIndex e rimodellarlo per creare tabelle incrociate chiare. 📊
Domande Frequenti
La lezione «Raggruppare per più chiavi» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Raggruppare per più chiavi» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso Data Science Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso Data Science Academy include 4 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «Raggruppare per più chiavi»?
Raggruppamenti su più livelli e indice del risultato. Eserciti Data Science Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare Data Science Academy?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Data Science Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 3 di 4.
Quanto tempo richiede la lezione «Raggruppare per più chiavi»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione Data Science Academy?
Sì. Ogni lezione Data Science Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- Split-Apply-Combine spiegato
- Aggregazioni multiple con agg
- Raggruppare per più chiavi
- transform per feature a livello di gruppo