Groupby.col
Obtain the column(s) per groups
danfo.Groupby.col(col_names) [source]
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
1
const dfd = require("danfojs-node")
2
3
let data ={A: ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
4
'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
5
B: ['one', 'one', 'two', 'three',
6
'two', 'two', 'one', 'three'],
7
C: [1,3,2,4,5,2,6,7],
8
D: [3,2,4,1,5,6,7,8]
9
}
10
11
let df = new dfd.DataFrame(data)
12
13
14
let grp = df.groupby(["A"])
15
16
//select single column
17
let grpColumnC = grp.col(["C"])
18
19
// convert grouop internal data to dataFrame
20
grpColumnC.apply(x=> x).print()
21
22
//select multiple column
23
let grpColumnBD = grp.col(["B", "D"])
24
25
grpColumnBD.apply(x=> x).print()
Copied!
Apparently the output are not that useful unless you perform some operations like max(), count() and the likes.
1
// select single column C
2
3
╔════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
4
║ │ A │ C ║
5
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
6
║ 0 │ foo │ 1 ║
7
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
8
║ 1 │ foo │ 2 ║
9
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
10
║ 2 │ foo │ 5 ║
11
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
12
║ 3 │ foo │ 6 ║
13
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
14
║ 4 │ foo │ 7 ║
15
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
16
║ 5 │ bar │ 3 ║
17
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
18
║ 6 │ bar │ 4 ║
19
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
20
║ 7 │ bar │ 2 ║
21
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
22
23
// select multiple column: B and D
24
25
╔════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
26
║ │ A │ B │ D ║
27
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
28
║ 0 │ foo │ one │ 3 ║
29
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
30
║ 1 │ foo │ two │ 4 ║
31
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
32
║ 2 │ foo │ two │ 5 ║
33
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
34
║ 3 │ foo │ one │ 7 ║
35
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
36
║ 4 │ foo │ three │ 8 ║
37
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
38
║ 5 │ bar │ one │ 2 ║
39
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
40
║ 6 │ bar │ three │ 1 ║
41
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
42
║ 7 │ bar │ two │ 6 ║
43
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
44
Copied!
Copy link