GroupBy & Aggregation
📘 গ্রুপভিত্তিক সারাংশ তৈরি।
🌐 Summaries per group.
🐼
1
ধারণা · Concept
কী এবং কেন📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
গ্রুপভিত্তিক সারাংশ তৈরি।
গ্রুপভিত্তিক সারাংশ তৈরি।
🌐 English:
Summaries per group.
Summaries per group.
🗂 কোথায় পড়ে
২. ডেটা বিশ্লেষণ → পান্ডাস দিয়ে ডেটা ম্যানিপুলেশন → GroupBy & Aggregation
🎯 এই শাখার লক্ষ্য
Load, filter, group, merge and reshape data
🧰 টুলস
pandas, Jupyter
🪜
ধাপে ধাপে শিখুন · Step-by-step
কেন শিখবেন → কীভাবে শিখবেন → উদাহরণ → সাধারণ ভুল💡 কেন গুরুত্বপূর্ণ?
"প্রতি জেলায় কত?"—প্রায় সব রিপোর্টের প্রশ্ন।
- ধাপ 1Split: df.groupby("district")
- ধাপ 2Apply: ["cases"].sum() বা .agg(["sum","mean","count"])
- ধাপ 3একাধিক কলামে ভিন্ন ফাংশন: .agg(total=("cases","sum"), avg_age=("age","mean"))
- ধাপ 4transform দিয়ে গ্রুপ মান প্রতিটি সারিতে ফেরত (গ্রুপের শতাংশ হিসাবের জন্য)
🧪 বাস্তব উদাহরণ
df["share"] = df.cases / df.groupby("district").cases.transform("sum")।
⚠️ সাধারণ ভুল
groupby-র পর reset_index() না করা—ইনডেক্সে গ্রুপ থেকে যায়।
🔑 মূল শব্দ (Key terms)
groupbyaggtransformsplit-apply-combine
3
সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics
টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক5.1 groupby5.1.1 ভাগ-প্রয়োগ-যুক্ত (split-apply-combine)
5.2 agg5.2.1 একাধিক ফাংশন
5.3 transform5.3.1 গ্রুপ মান প্রতিটি সারিতে
🎬
ভিডিও · Videos (বাংলা ও English)
ক্লিক করলে সাইটের ভেতরেই ফ্লোটিং প্লেয়ারে চলবে · ভিডিও MySQL-এ সংরক্ষিত📺 আরও খুঁজুন
💻
হাতে-কলমে · Try it (Pandas)
এডিট করে Run চাপুন · Ctrl+Enterimport pandas as pd, numpy as np
df=pd.DataFrame({"district":["Dhaka","Chattogram","Dhaka","Sylhet","Khulna","Sylhet"],
"month":pd.to_datetime(["2026-01-01","2026-01-01","2026-02-01","2026-01-01","2026-02-01","2026-02-01"]),
"cases":[120,80,98,np.nan,45,52]})
df["cases"]=df["cases"].fillna(df["cases"].median())
print(df.groupby("district")["cases"].agg(["count","sum","mean"]).round(1))
print(df.pivot_table(index="district",columns=df.month.dt.month,values="cases",fill_value=0))❓
সেল্ফ-চেক · Self check
1. “ভাগ-প্রয়োগ-যুক্ত (split-apply-combine)” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?
2. “একাধিক ফাংশন” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?
3. “গ্রুপ মান প্রতিটি সারিতে” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?
🔗