[Pandas] Groupby

Groupby 사용

하기 csv에서 col1을 기준으로 col3의 평균을 구하자

df.groupby(대상)

col1,col2,col3,col4
1,2,1,4
1,1,2,3
1,1,3,4
2,0,4,3
2,2,5,4
3,1,6,3
3,2,7,4

import pandas as pd
df = pd.read_csv('input.csv')

print(df.groupby('col1')['col3'].mean())

출력

col1
1    2.0
2    4.5
3    6.5
Name: col3, dtype: float64

구조 설명

groupby: DataFrame
1개열 : Series

groupbyed = df.groupby('col1')

print(type(groupbyed))            # DataFrameGroupBy

groupbyed_target = groupbyed['col3']
print(type(groupbyed_target))    # SeriesGroupBy

여러 인자로 Groupby

import pandas as pd
df = pd.read_csv('input.csv')
print(df)
groupbyed = df.groupby(['col1','col2'])[['col3', 'col4']].mean()
print(groupbyed)
print(type(groupbyed))    # dataframe

output

           col3  col4
col1 col2
1    1      2.5   3.5
     2      1.0   4.0
2    0      4.0   3.0
     2      5.0   4.0
3    1      6.0   3.0
     2      7.0   4.0
>>> print(type(groupbyed))
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

그룹화한 데이터 개수(빈도수)

import pandas as pd
df = pd.read_csv('input.csv')
print(df)

groupbyed = df.groupby(['col1'])['col3'].nunique()
print(groupbyed)
print(type(groupbyed))

col1
1    3
2    2
3    2