pandas dataframe 집계 함수 활용 (sum, mean, count 등)
판다스 라이브러리를 사용하여 집계 함수 (sum, mean, count 등)를 활용하는 다양한 케이스에 대한 예시 코드와 함께 설명하겠습니다. Case 1: 데이터프레임의 열 합계 계산 데이터프레임에서 특정 열의 합계를 계산하는 경우입니다. import pandas as pd # 샘플 데이터프레임 생성 data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]} df = pd.DataFrame(data) # 'A' 열의 합계 계산 sum_a = df['A'].sum() # 결과 확인 print(f"'A' 열의 합계: {sum_a}") Case 2: 그룹화된 데이터에 대한 집계 함수 사용 데이터를 그룹화하고 그룹별로 집계 함수를 사용하는 경우입니다. import pandas as pd..
2023. 9. 23.
pandas dataframe 다중 조건에 따른 그룹화
판다스 라이브러리를 사용하여 다중 조건을 기반으로 데이터를 그룹화하는 다양한 케이스에 대한 예시 코드와 함께 설명하겠습니다. Case 1: 두 개의 열을 기준으로 그룹화하기 두 개의 열을 기준으로 데이터를 그룹화하고 각 그룹에 대한 통계를 계산하는 경우입니다. import pandas as pd # 샘플 데이터프레임 생성 data = {'과목': ['수학', '과학', '수학', '과학', '영어'], '성별': ['남', '여', '남', '여', '여'], '점수': [90, 85, 88, 92, 78]} df = pd.DataFrame(data) # '과목'과 '성별' 열을 기준으로 그룹화하여 평균 점수 계산 grouped = df.groupby(['과목', '성별'])['점수'].mean() # ..
2023. 9. 22.