June 2019
Beginner to intermediate
664 pages
18h 26m
Korean
Content preview from 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석(2판): 영화 평점, 이름 통계, 선거 데이터 등 실사례 사용
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494
파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석(2판)
12.2.1
그룹 변환과
GroupBy
객체 풀어내기
10
장에서는 그룹 연산에
apply
메서드를 이용해서
DataFrame
을 변환하는 방법을 살펴봤다.
transform
이라는 내장 메서드를 이용하면
apply
메서드와 유사하게 동작하면서도 사용할 수
있는 함수의 종류에 대해 좀 더 많은 제한을 포함할 수 있다.
●
그룹 형태로 브로드캐스트할 수 있는 스칼라값을 생성해야 한다.
●
입력 그룹과 같은 형태의 객체를 반환해야 한다.
●
입력을 변경하지 않아야 한다.
설명을 위해 간단한 예제를 살펴보자.
In
[
75
]:
df
=
pd
.
DataFrame
({'
key
':
['
a
',
'
b
',
'
c
']
*
4
,
....:
'
value
':
np
.
arange
(
12
.)})
In
[
76
]:
df
Out
[
76
]:
key value
0 a 0
.
0
1 b 1
.
0
2 c 2
.
0
3 a 3
.
0
4 b 4
.
0
5 c 5
.
0
6 a 6
.
0
7 b 7
.
0
8 c 8
.
0
9 a 9
.
0
10 b 10
.
0
11 c 11
.
0
key
에 따른 그룹의 평균을 구해보자.
In
[
77
]:
g
=
df
.
groupby
('
key
').
value
In
[
78
]:
g
.
mean
()
Out
[
78
]:
key
a 4
.
5
b 5
.
5
495
12
장
고급 pandas
c 6
.
5
Name
:
value
,
dtype ...