python ) 그룹별 계산하기 groupby in python

데이터 처리를 하다보면 그룹별로 data를 처리해야할때가 있습니다

 

이때 groupby를 사용하면 쉽게 정리할 수 있습니다.

import pandas as pd

import numpy as np

# 카테고리 값을 위한 리스트 생성

categories = ['A', 'B', 'C']

# 데이터프레임 생성

df = pd.DataFrame({

    'Category1': np.random.choice(categories, 20),

    'Category2': np.random.choice(categories, 20),

    'Category3': np.random.choice(categories, 20),

    'Value1': np.random.randint(1, 100, 20),

    'Value2': np.random.randint(1, 100, 20),

    'Value3': np.random.randint(1, 100, 20)

})

# 데이터프레임 출력

print(df)

 

 

 

cat1과 cat2를 기준으로 각 칼럼의 구하고자 하는 값을 아래와 같이 구할 수 있습니다.

df.groupby(['Category1','Category2']).agg({

    'Value1':['mean','median'],

    'Value2':['median'],

    'Value3':['max']

}).reset_index()

 

아래와 같이 표현할 수도 있습니다.

df.groupby(['Category1','Category2']).agg(['max']).reset_index()

 

groupby를 이용하면 간단하게 그룹별로 원하는 값을 구할 수 있습니다.