[ Pandas ] Study with Groupby

Pandas Groupby

         - Group DataFrame using a mapper or by a Series of columns.
            (Mapper를 사용하거나, 일련의 열을 기준으로 데이터 프레임을 그룹화합니다.)

         - Groupby는 결과를 결합하고, 함수를 적용하고, 객체를 분할하는 역할을 합니다.

Groupby for Statistics

          - 데이터 프레임에 .groupby(Column) + 통계함수로 그룹별 통계량을 확인할 수 있습니다.

          - 통계 결과는 통계계산이 가능한 수치형(numerical) 컬럼에 대해서만 산출합니다.

df.groupby("sex").mean()

df.groupby("sex").var()

mean.                                                                                                                    var

.agg()를 활용하여 다중 통계량을 구할 수 있습니다.

      - .agg()에서 문자열로 지정할 수 있는 함수 목록을 다음과 같습니다.

      - .agg()로 다중 통계량을 구할 때 Column별로 다르게 통계 함수를 적용할 수 있습니다.

df.groupby('sex').agg(['mean', 'var'])

df.groupby('sex').agg({'total_bill': 'mean', 
                       'tip': ['sum', 'var'],
                       'size': 'median'
                      })

Apply for Statistic

           -  Apply Column때, 결측치를 단순 통계량이나 임의의 값으로 채울 수 있지만,
               .groupby()를 활용하여 그룹별 통계량으로 채울 수 있습니다.

 

EX> 

먼저, groupby("sex")로 성별 그룹으로 나눈 뒤, 나이 컬럼에 대해서 각 그룹의 나이 평균으로 결측치를 채웁니다.
df.groupby('sex')['age'].apply(lambda x: x.fillna(x.mean()))

참고 자료

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.groupby.html

pandas.DataFrame.groupby — pandas 1.5.2 documentation

https://teddylee777.github.io/pandas/pandas-groupby

판다스(Pandas) .groupby()로 할 수 있는 거의 모든 것! (통계량, 전처리)