pandas.core.groupby.GroupBy.pipe

GroupBy.pipe(func, *args, **kwargs) [source]

इस GroupBy ऑब्जेक्ट के लिए तर्कों के साथ एक फ़ंक्शन फ़ंक लागू करें और फ़ंक्शन का परिणाम लौटाएं।

संस्करण में नया 0.21.0।

जब आप श्रृंखला, DataFrames, GroupBy या Resampler ऑब्जेक्ट्स की अपेक्षा करते हैं, तो एक साथ काम करके पठनीयता में सुधार करना चाहते हैं। लिखने के बजाय

>>> h(g(f(df.groupby('group')), arg1=a), arg2=b, arg3=c)

तुम लिख सकते हो

>>> (df.groupby('group')
...    .pipe(f)
...    .pipe(g, arg1=a)
...    .pipe(h, arg2=b, arg3=c))

जो बहुत अधिक पठनीय है।

पैरामीटर:	func : callable or tuple of (callable, string) इस GroupBy ऑब्जेक्ट पर लागू करने के लिए फ़ंक्शन या, वैकल्पिक रूप से, (callable, data_keyword) tuple जहां data_keyword एक data_keyword करने योग्य कीवर्ड का संकेत है जो GroupBy ऑब्जेक्ट की अपेक्षा करता है। args : iterable, वैकल्पिक स्थिति संबंधी तर्क func में पारित हो गए। kwargs : तानाशाही, वैकल्पिक कीवर्ड दलीलों का एक शब्दकोश func में पारित हो गया।
यह दिखाता है:	object : the return type of func.

यह भी देखें

pandas.Series.pipe

एक श्रृंखला के तर्कों के साथ एक फ़ंक्शन लागू करें

pandas.DataFrame.pipe

डेटाफ़्रेम के तर्कों के साथ एक फ़ंक्शन लागू करें

apply

पूर्ण GroupBy ऑब्जेक्ट के बजाय प्रत्येक समूह पर फ़ंक्शन लागू करें।

टिप्पणियाँ

here और देखें

उदाहरण

>>> df = pd.DataFrame({'A': 'a b a b'.split(), 'B': [1, 2, 3, 4]})
>>> df
   A  B
0  a  1
1  b  2
2  a  3
3  b  4

एक पास में प्रत्येक समूह के बीच अधिकतम और न्यूनतम मूल्य का अंतर पाने के लिए, आप कर सकते हैं

>>> df.groupby('A').pipe(lambda x: x.max() - x.min())
   B
A
a  2
b  2