Comment on page
Groupby.col
Obtain the column(s) per groups
Parameters | Type | Description | Default |
|---|---|---|---|
col_names | Array | List of column | |
Returns: Groupby Data structure
Note: This is similar to pandas
df.groupby(["column"])["colNames"]Examples
Obtain the column to perform group aggregate operation on
Node
const dfd = require("danfojs-node")
let data ={A: ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
B: ['one', 'one', 'two', 'three',
'two', 'two', 'one', 'three'],
C: [1,3,2,4,5,2,6,7],
D: [3,2,4,1,5,6,7,8]
}
let df = new dfd.DataFrame(data)
let grp = df.groupby(["A"])
//select single column
let grpColumnC = grp.col(["C"])
// convert grouop internal data to dataFrame
grpColumnC.apply(x=> x).print()
//select multiple column
let grpColumnBD = grp.col(["B", "D"])
grpColumnBD.apply(x=> x).print()
Apparently the output are not that useful unless you perform some operations like max(), count() and the likes.
// select single column C
╔════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ A │ C ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ foo │ 1 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ foo │ 2 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ foo │ 5 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ foo │ 6 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 4 │ foo │ 7 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 5 │ bar │ 3 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 6 │ bar │ 4 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 7 │ bar │ 2 ║
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
// select multiple column: B and D
╔════════════╤═══════════════ ════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ A │ B │ D ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ foo │ one │ 3 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ foo │ two │ 4 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ foo │ two │ 5 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ foo │ one │ 7 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 4 │ foo │ three │ 8 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 5 │ bar │ one │ 2 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 6 │ bar │ three │ 1 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 7 │ bar │ two │ 6 ║
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
Last modified 1yr ago