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Recopilación de DataFrame o Series utilizando un mapeador o por una serie de secciones.

Una actividad de grupo incluye una mezcla de dividir el elemento, aplicar una capacidad y unir los resultados. Esto puede utilizarse para reunir mucha información y registrar las actividades de estas reuniones.
por: mapeo, función, etiqueta o lista de etiquetas
Se utiliza para decidir las reuniones del grupo. En el caso de que sea una capacidad, se aproxima a cada estimación del registro del artículo. En el caso de que se pase un dictado o una serie, la serie o los valores del dictado se utilizarán para decidir los encuentros (las cualidades de la serie se ajustan primero; ver técnica .adjust()). En la remota posibilidad de que se pase un ndarray, las cualidades se utilizan tal cual para decidir los encuentros. Se puede pasar un nombre o un resumen de marcas para agregar las secciones en sí mismo. Noten que una tupla se traduce como una clave (solitaria).
eje : {0 o ‘índice’, 1 o ‘columnas’}, por defecto 0
Dividido a lo largo de filas (0) o columnas (1).

nivel: int, nombre del nivel, o secuencia de los mismos, por defecto Ninguno
Si el eje es un multi-índice (jerárquico), agrupar por un nivel o niveles particulares.

as_index: bool, por defecto True
Para la salida agregada, devuelva un objeto con etiquetas de grupo como índice. Sólo es relevante para la entrada del DataFrame. as_index=False es efectivamente una salida agrupada “estilo SQL”.

sort: bool, default True
Ordenar las claves de grupo. Consigue un mejor rendimiento apagando esto. Tenga en cuenta que esto no influye en el orden de las observaciones dentro de cada grupo. Groupby preserva el orden de las filas dentro de cada grupo.

group_keys: bool, por defecto True
Cuando llame a aplicar, añada claves de grupo al índice para identificar las piezas.
apretar: bool, por defecto Falso
Reduzca la dimensionalidad del tipo de retorno si es posible, de lo contrario, devuelva un tipo consistente.

observado: bool, default Falso
Esto sólo se aplica si alguno de los meros es categórico. Si es cierto: sólo mostrar los valores observados para los meros categóricos. Si es falso: mostrar todos los valores de los meros categóricos.
Nuevo en la versión 0.23.0.
**kwargs
Opcional, sólo acepta el argumento de la palabra clave “mutado” y se pasa al grupo.
Regresa:
DataFrameGroupBy o SeriesGroupBy
Depende del objeto que llama y devuelve un objeto por grupo que contiene información sobre los grupos.