파이썬에서 groupby 사용 방법 설명

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pandas GroupBy: Python에서 데이터 그룹화하기

이 튜토리얼은 pandas의 핵심 기능 중 하나를 깊이 있게 이해하고 상세한 설명과 실행 가능한 단계별 샘플 코드를 포함하는 정보성 피쳐 파이썬 튜토리얼을 제공합니다. 단락을 구분하는 데 테이블과 볼드체, 이탤릭체를 사용하여 내용을 더 가독성 있게 만들어봅시다.

사전 요구 사항

이 튜토리얼을 진행하기 전에, pandas가 있는 최신 버전이 새로운 가상 환경 내에서 사용 가능한지 확인하세요.

# Windows
PS> python -m venv venv
PS> venv\Scripts\activate
(venv) PS> python -m pip install pandas

# Linux + macOS
$ python3 -m venv venv
$ source venv/bin/activate
(venv) $ python -m pip install pandas

이 튜토리얼에서는 다음과 같이 세 가지 데이터 세트에 초점을 맞출 것입니다.

미국 의회 데이터 세트는 의회의 역사적 회원에 대한 공개 정보를 포함하고 있으며, .groupby()의 몇 가지 핵심 기능을 설명합니다.
대기 질 데이터 세트는 주기적인 가스 센서의 측정값을 포함하고 있습니다. 이를 통해 부동 소수점 및 시계열 데이터 작업을 수행할 수 있습니다.
뉴스 어그리게이터 데이터 세트는 수십만 개의 뉴스 기사에 대한 메타데이터를 보유하고 있습니다. 이 튜토리얼에서는 문자열 작업 및 .groupby()를 사용한 텍스트 전처리 작업을 다룰 예정입니다.

튜토리얼에서 사용되는 모든 예제의 소스 코드는 아래 링크를 통해 다운로드할 수 있습니다.

.zip 파일을 다운로드한 후 파일을 ‘datasets’라는 이름의 폴더에 푸십시오.

예제 1: 미국 의회 데이터 세트

pandas GroupBy의 Hello, World!
pandas GroupBy vs SQL
pandas GroupBy 작동 방식

예제 2: 대기 질 데이터 세트

파생 배열에 대한 그룹화
리샘플링

예제 3: 뉴스 어그리게이터 데이터 세트

.groupby()에서 람다 함수 사용
.groupby()의 성능 향상

pandas GroupBy: 모두 한데 모으기

결론

이 튜토리얼에서는 .groupby() 작업을 시작부터 끝까지 상세하게 분석하고 시각화하는 방법을 다룹니다. 이번 튜토리얼은 pandas의 공식 문서와 pandas Cookbook을 보완하는 내용으로 실제 데이터 세트를 사용한 세 가지 더 복잡한 예시에 초점을 맞출 것입니다.

이 튜토리얼의 모든 예제에 대한 소스 코드를 다운로드하려면 아래 링크를 클릭하세요.