GroupBy, aggregatie en draaitabellen
Vat gegevens samen met groupby-bewerkingen en draaitabellen.
GroupBy, aggregatie en draaitabellen is een gratis Python Academy-les op CoddyKit. Dit is les 3 van 4. Je kunt de volledige les hieronder gratis lezen en daarna in de browser praktisch oefenen met een ingebouwde code-editor en een AI-begeleider die 24/7 beschikbaar is. Deze les maakt deel uit van het leertraject Python Academy. Je voortgang wordt gesynchroniseerd op het web en in de CoddyKit-app. De cursus Python Academy bevat in totaal 4 lessen.
Basisprincipes van groupby
df.groupby("col") verdeelt het DataFrame in groepen op basis van unieke waarden in de kolom. Koppel er een aggregatie aan om resultaten te krijgen.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"dept":["HR","IT","HR","IT","HR"],
"salary":[60,80,65,90,70]
})
print(df.groupby("dept")["salary"].mean())
# HR 65.0
# IT 85.0Meerdere aggregatiefuncties
Gebruik agg() om meerdere aggregatiefuncties tegelijk toe te passen.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"dept":["HR","IT","HR","IT"],"sal":[60,80,65,90]})
result = df.groupby("dept")["sal"].agg(["mean","max","count"])
print(result)Benoemde aggregaties
Gebruik sleutelwoordargumenten in agg() om uitvoerkolommen expliciet een naam te geven (Pandas 0.25+).
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"dept":["HR","IT","HR","IT"],"sal":[60,80,65,90]})
result = df.groupby("dept").agg(
avg_sal=("sal","mean"),
max_sal=("sal","max"),
count=("sal","size")
)
print(result)groupby op meerdere kolommen
Geef een lijst met kolommen door om hiërarchische groepen te maken.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"year":[2023,2023,2024,2024],
"dept":["HR","IT","HR","IT"],
"sal":[60,80,65,90]
})
print(df.groupby(["year","dept"])["sal"].sum())transform()
transform geeft een Series terug die is uitgelijnd met de oorspronkelijke index — handig om statistieken op groepsniveau terug te voegen aan het oorspronkelijke DataFrame.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"dept":["HR","IT","HR","IT"],"sal":[60,80,65,90]})
df["dept_avg"] = df.groupby("dept")["sal"].transform("mean")
print(df)filter()
filter(func) behoudt alleen groepen waarvoor de functie True teruggeeft.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"dept":["HR","IT","HR"],"sal":[60,80,65]})
# Keep only departments with mean salary > 70:
result = df.groupby("dept").filter(lambda g: g["sal"].mean() > 70)
print(result)pivot_table
pd.pivot_table maakt een samenvatting in spreadsheetstijl met aangepaste aggregatie.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"year":[2023,2023,2024,2024],
"region":["East","West","East","West"],
"sales":[100,150,120,200]
})
pt = pd.pivot_table(df, values="sales",
index="year", columns="region",
aggfunc="sum")
print(pt)crosstab
pd.crosstab berekent een kruistabel — handig om combinaties van categorische waarden te tellen.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"gender":["M","F","M","F","M"],"result":["pass","pass","fail","fail","pass"]})
print(pd.crosstab(df["gender"], df["result"]))apply()
apply(func) past een aangepaste functie toe op het DataFrame van elke groep (axis=0) of op elke rij/kolom (axis=1).
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"dept":["HR","IT","HR"],"sal":[60,80,65]})
def range_sal(g):
return g["sal"].max() - g["sal"].min()
print(df.groupby("dept").apply(range_sal))unstack voor herstructurering
Gebruik na een groupby met meerdere niveaus unstack() om het binnenste indexniveau naar de kolommen te verplaatsen.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"year":[2023,2023,2024],"dept":["HR","IT","HR"],"sal":[60,80,65]})
result = df.groupby(["year","dept"])["sal"].mean().unstack()
print(result)Resample voor tijdreeksen
resample("M") groepeert een DataFrame met een tijdreeks per kalenderperiode, zodat je aggregaties per maand of jaar kunt uitvoeren.
import pandas as pd
idx = pd.date_range("2024-01-01", periods=90, freq="D")
df = pd.DataFrame({"sales": range(90)}, index=idx)
monthly = df.resample("ME").sum()
print(monthly)Korte controle
Wat geeft groupby().transform("mean") terug?
Samenvatting
groupby verdeelt gegevens in groepen voor aggregatie. Gebruik agg() voor meerdere functies, transform() om groepsstatistieken naar alle bijbehorende rijen te verspreiden, filter() om groepen te verwijderen en pivot_table()/crosstab() voor samenvattingen over meerdere dimensies.
Leer Python met een AI-tutor — gratis
Schrijf echte code en voer die uit in je browser, krijg direct hulp van een AI-tutor die 24/7 beschikbaar is en ga verder waar je gebleven bent op het web of in de app.
- Cursussen
- 76
- Lessen
- 320
Veelgestelde vragen
Is de les “GroupBy, aggregatie en draaitabellen” gratis?
Ja — de volledige tekst van “GroupBy, aggregatie en draaitabellen” kun je hier gratis op het web lezen. Als je interactief wilt oefenen met een ingebouwde code-editor en een AI-begeleider die 24/7 beschikbaar is, en de rest van de cursus Python Academy wilt ontgrendelen, kun je upgraden naar CoddyKit PRO. De cursus Python Academy bevat in totaal 4 lessen.
Wat leer ik in “GroupBy, aggregatie en draaitabellen”?
Vat gegevens samen met groupby-bewerkingen en draaitabellen. Je oefent met Python Academy door code rechtstreeks in de browser uit te voeren. Een AI-begeleider die 24/7 beschikbaar is beantwoordt je vragen terwijl je de les doorwerkt.
Heb ik ervaring nodig om met Python Academy te beginnen?
Ervaring vooraf is niet nodig. Python Academy op CoddyKit is opgebouwd voor beginners tot gevorderden, zodat je hier of bij het begin kunt starten en in je eigen tempo kunt leren. Dit is les 3 van 4.
Hoe lang duurt de les “GroupBy, aggregatie en draaitabellen”?
De meeste lessen van CoddyKit duren ongeveer 5–10 minuten. Elke les is kort en interactief, zodat je gestaag vooruitgaat en op het web en in de app precies verdergaat waar je was gebleven.
Kan ik code schrijven en uitvoeren in deze les over Python Academy?
Ja. Elke les over Python Academy bevat een ingebouwde code-editor, zodat je rechtstreeks in je browser echte code kunt schrijven en uitvoeren en direct feedback van AI krijgt — lokale installatie is niet nodig.
Alle lessen in deze cursus
- Basisprincipes van Series en DataFrame
- Indexeren, filteren en booleaanse maskers
- GroupBy, aggregatie en draaitabellen
- Samenvoegen, koppelen en gegevens opschonen