Otra alternativa es usar el método pivot_table de Pandas, que permite crear una tabla de resumen agrupando los datos por una o más columnas. Por ejemplo:
import pandas as pd

# Crea un DataFrame de ejemplo
data = {'user_id': [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4],
        'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]}
df = pd.DataFrame(data)

# Crea una tabla de resumen agrupando por la columna "user_id"
result = df.pivot_table(index='user_id', values='value', aggfunc='sum')

# Muestra el resultado
print(result)
Este ejemplo creará una tabla de resumen que muestra la suma de los valores para cada grupo de la columna "user_id".
อีกทางเลือกหนึ่งคือใช้วิธี Pandas pivot_table ซึ่งช่วยให้คุณสามารถสร้างตารางสรุปโดยการจัดกลุ่มข้อมูลตามคอลัมน์ตั้งแต่หนึ่งคอลัมน์ขึ้นไป ตัวอย่างเช่น: นำเข้าแพนด้าเป็น pd # สร้างตัวอย่าง DataFrame data = {'user_id': [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4], 'value': [10, 20, 30 , 40, 50, 60, 70, 80, 90]} df = pd.DataFrame(data) # สร้างตารางสรุปโดยจัดกลุ่มตามคอลัมน์ "user_id" result = df.pivot_table(index='user_id',values=' value' , aggfunc='sum') # แสดงผลการพิมพ์(ผลลัพธ์) ตัวอย่างนี้จะสร้างตารางสรุปแสดงผลรวมของค่าแต่ละกลุ่มในคอลัมน์ "user_id"
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence