pandas grouped.aggregate() 함수 활용하기
grouped.aggregate() 함수는 Pandas에서 그룹화된 데이터에 대해 집계 함수를 적용하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 그룹화된 데이터에서 다양한 집계 연산을 수행할 수 있습니다. 메서드 구문: # 함수 구문 grouped.aggregate(func) 주요 매개변수: func: 그룹화된 데이터에 적용할 집계 함수입니다. 이 함수는 문자열로 함수 이름을 지정하거나, 직접 사용자 정의 함수를 전달할 수 있습니다. 예시 코드: import pandas as pd # 샘플 데이터프레임 생성 data = { 'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'C'], 'Value': [10, 20, 15, 25, 30, 5] } df = pd.DataFrame(data) # ..
2023. 12. 12.
pandas df.groupby() 함수 활용하기
df.groupby() 함수는 Pandas 데이터프레임에서 그룹화 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 데이터프레임의 열 값을 기준으로 데이터를 그룹화하고, 그룹화된 데이터에 대해 집계, 변환 또는 다양한 연산을 수행할 수 있습니다. 메서드 구문: # 함수 구문 grouped = df.groupby(by) 주요 매개변수: by: 그룹화 기준이 될 열 이름 또는 열 이름의 리스트입니다. 예시 코드: import pandas as pd # 샘플 데이터프레임 생성 data = { 'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'C'], 'Value': [10, 20, 15, 25, 30, 5] } df = pd.DataFrame(data) # 'Category' 열을 기준으..
2023. 12. 11.
pandas df.apply() 함수 활용하기
df.apply() 함수는 Pandas 데이터프레임의 열 또는 행에 함수를 적용하고 그 결과를 반환하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 사용자 정의 함수를 데이터프레임의 각 열 또는 행에 적용할 수 있습니다. 메서드 구문: # 함수 구문 df.apply(func, axis=0) 주요 매개변수: func: 적용할 함수, 사용자 정의 함수 또는 내장 함수를 지정합니다. axis: 함수를 적용할 방향을 나타내며, 0은 열 방향, 1은 행 방향입니다. 예시 코드: import pandas as pd # 샘플 데이터프레임 생성 data = { 'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10], 'C': [11, 12, 13, 14, 15] } df = pd.DataFrame(dat..
2023. 12. 8.
