Pandas DataFrame 그룹 연산 - groupby()

DataFrame을 특정 열의 값들 기준으로 그룹화 해서 살펴보는 경우가 많다. groupby()를 알아보자.

1. 기본 사용법

1개의 열을 기준으로 그룹화

df.groupby(['class'])[['age', 'fare']].mean().reset_index()

• class 열 기준으로 그룹화
• age, fare 열이 관심 있음
• 각 열에 대해서 mean() 집계
• reset_index() 하면 결과 DataFrame을 또 조작하기 용이함

2개의 열을 기준으로 그룹화

df.groupby(['class', 'sex']).mean().reset_index()

2. 세부 동작 확인

groupby() 만 하면 그룹별로 DataFrame을 갖고 있는 상태이고,
거기에 mean() 같은 집계 합수를 적용한 뒤,
다시 합쳐서 테이블로 보여주게 된다.

아래 노트북을 살펴보자

3. 여러 열 기준으로 그룹화

아래 노트북은 여러 열 기준으로 그룹화 하는 예제이다.

4. 사용자 집계 함수 사용

집계함수로는 mean(), max(), min(), sum(), count(), size(), var(), std(), describe(), info(), first(), last() 등이 지원된다.
agg()를 사용하여, 여러 집계 함수를 동시에 적용하거나, 사용자 함수를 집계 함수로 사용할 수 있다.
열별로 다른 함수를 적용 하는 것도 가능하다.

Reference

• {책} 파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석 / 오승환 - 6.5 그룹 연산
• {Pandas User Guide} 10minutes to pandas