{PYTHON] Pandas GroupBy başlıca özellikleri ve kullanımı.

pandas groupby.py

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
    'Çalışan': ['Ahmet Yılmaz','Can Ertürk','Hasan Korkmaz','Cenk Saymaz','Ali Turan','Rıza Ertürk','Mustafa Can'],
    'Departman': ['İnsan Kaynakları','Bilgi İşlem','Muhasebe','İnsan Kaynakları','Bilgi İşlem','Muhasebe','Bilgi İşlem'],
    'Yaş': [30,25,45,50,23,34,42],
    'Semt': ['Kadıköy','Tuzla','Maltepe','Tuzla','Kadıköy','Tuzla','Maltepe'],
    'Maaş': [5000,3000,4000,3500,2750,6500,4500]
}



df = pd.DataFrame(data)

result = df
result = df['Maaş'].sum()
result = df.groupby('Departman')
result = df.groupby('Departman').groups
result = df.groupby(['Departman','Maaş']).groups


semtler = df.groupby('Semt')

# for name,semt in semtler:
#     print(name)
#     print(semt)
#    #SEMT VE O SEMTTE OTURAN İNSANLARIN BİLGİLERİNİ EKRANA BASAR



result = df.groupby('Semt').get_group('Kadıköy')['Çalışan'] # Semtlerden Kadıköyde oturan çalışanların adları.
result = df.groupby('Departman').get_group('Bilgi İşlem') # Departmanlardan 'Bilgi İşlem' bilgilerini getirir.
result = df.groupby('Departman').sum() # Departmandaki sayısal değerleri toplar.
result = df.groupby('Departman').mean() # Departmandaki sayısal değerlerin ortlamasını alır.
result = df.groupby('Departman').min()[['Maaş','Yaş']]
result = df.groupby('Semt')['Yaş'].mean()
result = df.groupby('Semt')['Çalışan'].count() # Semtlere göre çalışan sayılarını gösterir.
result = df.groupby('Semt').get_group('Kadıköy')['Çalışan'].count() # Semtlerden, Kadıköy'de çalışan sayısını gösterir.

########################################################################
result = df.groupby('Departman')['Maaş'].max()['Muhasebe']             #
result = df.groupby('Departman').get_group('Muhasebe')['Maaş'].max()   #
########################################################################

''' 

Yukarıdaki iki örnekte aynı kullanımdır ve 
amacı Muhasebe Departmanındaki maximum değere sahip Maaş bilgisini almaktır.

'''


#agg kullanımı,
result = df.groupby('Departman').agg([('Ortalama',np.mean)])
result = df.groupby('Departman')['Maaş'].agg([('Toplam',np.sum),('Ortalama',np.mean),('En yüksek',np.max),('En düşük',np.min)])
result = df.groupby('Departman')['Çalışan'].agg([('Veri Tipi',type)])
# agg ile belirtilen konumdaki değerlerin hangi işlemelrden geçmesini istiyorsak içerisine yazıyoruz.

#loc ile filtreleme
result = df.groupby('Departman')['Maaş'].agg([('Toplam',np.sum),('Ortalama',np.mean),('En yüksek',np.max),('En düşük',np.min)]).loc['Muhasebe']
''' loc ile bilgisi belirtilen Departmanların Maaşları arasından, 'Muhasebe'yi elde edebiliriz. '''



print(result)