pandas Grouping

# 1단계 Gropuing

Gropuing - 끼리끼리 묵는 것 , 그룹화 하는 것

 

 

import numpy as np
import pandas as pd


df = pd.DataFrame({'학과' : ['컴퓨터', '철학', '컴퓨터', '철학', '컴퓨터'],
                   '이름' : ['아이유', '김연아', '홍길동', '강감찬', '신사임당'],
                   '학년' : [1, 2, 3, 2, 3],
                   '학점' : [1.5, 2.7, 3.5, 1.9, 4.0]})

display(df)

# dept = df['학점'].groupby(df['학과'])

# 학점을 학과기준으로 묶는다  [학점을 알고싶은 상황]
# display(dept)

시리즈 객체 ,

# computer = dept.get_group('컴퓨터')

#  학점을 학과기준으로 묶은거 중에 (그룹[학과인]) 컴퓨터만 
# print(computer)

컴퓨터의 학점값만 나왔다

# g_size = dept.size()

# 학점을 학과기준으로 묶은 (그룹[학과])의 size
# print(g_size)

# print(dept.mean())

학점을 학과기준으로 묶은 (그룹[학과])의 평균

 

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# 2단계 grouping

 

 

#학점을 뽑을건데 학과를 grouping 하니 학과안에 학년이라는 group이 또 있다

dept = df['학점'].groupby( [ df['학과'] , df['학년'] ] )

# 처음에는 학과로 grouping하고 다음은 학년으로 grouping

print(dept.mean())

학과가 1차 index  /   학년이 2차 index

 

# 이렇게 처리하면 2차 index를 이용하는 형식이 되기 때문에 사용하기 많이 불편해요!
# 많이 사용하는 방식은 최 하위 index[밑 상황에서는 학년이 2차index]를 column으로 만들어서 dataframe으로 변환시키는 방법을 많이 이용해요!
# unstack()

display(dept.mean().unstack())

나온 값들은 평균

 

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DataFrame Grouping

 

지금까지는 data frame에서 series만 띄어내서 grouping

 

# DataFrame Gropuing

import numpy as np
import pandas as pd


df = pd.DataFrame({'학과' : ['컴퓨터', '철학', '컴퓨터', '철학', '컴퓨터'],
                   '이름' : ['아이유', '김연아', '홍길동', '강감찬', '신사임당'],
                   '학년' : [1, 2, 3, 2, 3],
                   '학점' : [1.5, 2.7, 3.5, 1.9, 4.0]})

display(df)

 

# dept = df['학점'].groupby(df['학과']) 는 시리즈 group

dept = df.groupby(df['학과'])
display(dept)                # DataFrameGroupBy object

DataFrameGroupBy 했기 때문에 DataFrame 으로 나온다

display(dept.get_group('컴퓨터'))

 

display(dept.size())

철학 2 컴퓨터 3개이므로 size는 series로 나온다

display(dept.mean())

---

 

Grouping 반복문

# DataFrame Gropuing

import numpy as np
import pandas as pd


df = pd.DataFrame({'학과' : ['컴퓨터', '철학', '컴퓨터', '철학', '컴퓨터'],
                   '이름' : ['아이유', '김연아', '홍길동', '강감찬', '신사임당'],
                   '학년' : [1, 2, 3, 2, 3],
                   '학점' : [1.5, 2.7, 3.5, 1.9, 4.0]})

display(df)

# for dept, group in df.groupby(df['학과']):
#     print(dept)    -   학과가 나온다 (group)

#     display(group)        -      각 학과의 DataFrame 내용들이 나온다

for (dept, year), group in df.groupby([df['학과'], df['학년']]):

# (dept, year)을 잡은 이유는 컴퓨터에서 학년이 2개로 나뉘어 지기 때문
    print(dept, year)

    display(group)
   

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# pandas에 대한 기본적인 사용법(Series, DataFrame)

# Data를 처리하는 방법에 대해서 배웠어요!!
# ?? (경험)

mpg 문제.txt

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mpg.zip

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