groupby()

 

 

groupby()

·       데이터를 그룹 별로 분류하는 역할을 합니다.

·       groupby() 반환값은 그룹 데이터를 나타내는 GroupBy 클래스 객체를 반환합니다.

·       GroupBy 객체에는 그룹별로 연산을 할 수 있는 다양한 그룹 연산 메서드를 제공합니다.

 

DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs)

 

 

 

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23/generated/pandas.DataFrame.groupby.html

 

 

 

 

 

그룹 연산 메서드

GroupBy 클래스 객체의 뒤에 붙일 수 있는 그룹 연산 메서드입니다.

 

메소드	설명
size()	·       갯수
count()	·       갯수
mean()	·       평균
median()	·       중앙값
min()	·       최소
max()	·       최대
sum()	·       합계
prod()	·       곱
std()	·       표준편차
var()	·       분산
quantile()	·       사분위수
first()	·       가장 첫번째 데이터
last()	·       가장 나중 데이터
agg() or aggregate()	·       원하는 그룹 연산이 없는 경우 함수를 만들고 이 함수명를 agg()에 전달합니다. ·       여러가지 그룹 연산을 동시에 하고 싶은 경우 함수 이름 문자열의 리스트를 전달합니다.
describe()	·       하나의 그룹 대표값이 아니라 여러개의 값을 데이터프레임으로 구합니다. ·       다양한 기술 통계(descriptive statistics)값을 한 번에 확인할 수 있습니다. ·       그룹별로 하나의 스칼라 값이 아니라 여러 항목으로 구성된 하나의 데이터프레임이 생성된다는 점에 주의해야 합니다.
apply()	·       describe() 처럼 하나의 대표값이 아닌 데이터프레임을 출력하지만 원하는 그룹 연산이 없는 경우에 사용합니다. ·       apply() 메서드를 사용하면 하나의 그룹에 대해 하나의 대표값(스칼라 값)을 구하는 게 아니라 describe() 메서드처럼 그룹별로 데이터프레임을 만들어 줍니다.
transform()	·       그룹에 대한 대표값을 만드는 것이 아니라 그룹별 계산을 통해 데이터 자체를 변형합니다. ·       transform() 메서드는 그룹별 대표값을 만드는 것이 아니라 그룹별 계산을 통해 데이터 값 자체를 반환시킵니다. 따라서 만들어진 데이터프레임의 크기는 원래 데이터프레임과 같습니다.

 

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