[Pandas] 데이터 변형하기 - groupby

1. groupby()

2. pd.pivot(), pd.pivot_table()

3. stack(), unstack()

 

---

실습을 위한 라이브러리 임포트

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

 

팁 데이터 사용

tips = sns.load_dataset('tips')

 

데이터 살펴보기

tips.head()

tips.info()

---

groupby()

컬럼 값이 같은 것끼리 그룹화한다

 

# 성별로 묶기
group_sex = tips.groupby('sex')

# 객체를 리턴
group_sex

 

 

그룹의 속성이 보고 싶다면

groups()

group_sex.groups

 

 

groupby의 함수 활용

- count: 데이터 수
- size: 집단 별 크기
- sum: 합
- mean: 평균
- min, max: 최소값, 최대값

 

groupby 객체 뒤에 사용하면 된다

group_sex.count()

 

 

특정 컬럼만 지정해서 볼 수 있다

# DataFrame으로
group_sex.mean()[['total_bill']]

# Series로
group_sex.mean()['total_bill']

 

 

여러 개의 컬럼을 그룹화 할 수 있다

리스트로 묶어주기

# 성별, 담배 여부로 그룹화
tip_groups = tips.groupby(['sex', 'smoker'])

# groupby 객체로 리턴
tip_groups

 

groupby 함수 활용

tip_groups[['total_bill']].mean()

멀티 인덱스 형태

 

# index는 튜플 형태
tip_groups[['total_bill']].mean().index

 

 

loc로 원하는 인덱스만 추출

# index로 원하는 데이터만 추출 -> loc로
tip_groups[['total_bill']].mean().loc[('Male', 'Yes')]

 

tip_groups[['total_bill']].mean().loc['Male']

 

 

여러 집계 함수 한꺼번에 사용하기

agg(), aggregate()

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.aggregate.html

pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.aggregate — pandas 2.2.3 documentation

tips.groupby(['sex', 'smoker']).agg(['mean', 'min', 'max'])

 

+ set_index()와 reset_index()

set_index(): 다중 groupby()와 비슷(하지만 그룹화 하진 않는다)

 

# 인덱스를 sex와 smoker로 지정
tips.set_index(['sex', 'smoker'], inplace=True)

tips

 

tips.loc[('Female',  'No')]

 

 

reset_index(): 기본 인덱스로 돌아간다

tips.reset_index(inplace=True)

tips

 

 

인덱스를 기준으로 groupby

level을 사용

# tips.groupby('sex').mean()과 같음
tips.set_index(['sex', 'smoker']).groupby(level=[0]).mean()