Pandas GroupBy에서 DataFrame 행을 목록으로 그룹화하는 대체 방법

2024-06-24

Pandas GroupBy에서 DataFrame 행을 목록으로 그룹화하는 방법

먼저, Pandas에서 그룹화 및 목록 만들기를 위한 예제 데이터 세트를 만들어 보겠습니다.

import pandas as pd

# 데이터 세트 생성
data = {'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A1', 'A4'],
        'B': [1, 2, 3, 1, 4],
        'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5']}

df = pd.DataFrame(data)

그룹별 행 목록 만들기

Pandas의 groupby 함수를 사용하여 DataFrame 행을 그룹별로 목록으로 만들 수 있습니다. 다음은 세 가지 방법입니다.

방법 1: apply 함수 사용

apply 함수를 사용하면 각 그룹에 대해 사용자 정의 함수를 적용할 수 있습니다. 이 경우, 각 그룹의 행을 목록으로 변환하는 함수를 만들 수 있습니다.

def group_rows(group):
  return group.tolist()

grouped_data = df.groupby('A').apply(group_rows)

agg 함수를 사용하면 그룹별로 집계 함수를 적용할 수 있습니다. agg 함수는 목록을 반환하는 함수도 지원하므로, 각 그룹의 행을 목록으로 변환하는 함수를 전달할 수 있습니다.

grouped_data = df.groupby('A').agg(lambda x: x.tolist())

방법 3: list() 함수 직접 사용

list() 함수를 직접 사용하여 각 그룹의 행을 목록으로 변환할 수도 있습니다.

grouped_data = df.groupby('A')['A', 'B', 'C'].apply(list)

결과

위의 세 가지 방법 모두 다음과 같은 결과를 반환합니다.

{
  'A1': [['A1', 1, 'C1'], ['A1', 1, 'C4']],
  'A2': [['A2', 2, 'C2']],
  'A3': [['A3', 3, 'C3']],
  'A4': [['A4', 4, 'C5']]
}

참고:

  • 위의 예제에서는 'A' 열을 기준으로 그룹화했지만, 다른 열을 기준으로 그룹화하거나 여러 열을 기준으로 그룹화할 수도 있습니다.
  • apply 함수를 사용하면 더 복잡한 변환을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 각 그룹의 평균값을 계산한 후 목록에 추가할 수 있습니다.

이 답변이 도움이 되었기를 바랍니다. 궁금한 점이 있으면 언제든지 물어보세요.




import pandas as pd

# 데이터 세트 생성
data = {'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A1', 'A4'],
        'B': [1, 2, 3, 1, 4],
        'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5']}

df = pd.DataFrame(data)

# 방법 1: apply 함수 사용
def group_rows(group):
  return group.tolist()

grouped_data = df.groupby('A').apply(group_rows)

# 방법 2: agg 함수 사용
grouped_data = df.groupby('A').agg(lambda x: x.tolist())

# 방법 3: list() 함수 직접 사용
grouped_data = df.groupby('A')['A', 'B', 'C'].apply(list)

# 결과 출력
print(grouped_data)

위 코드는 다음과 같은 단계로 진행됩니다.

  1. 라이브러리 불러오기: 먼저 pandas 라이브러리를 pd라는 별칭으로 불러옵니다.
  2. 데이터 세트 생성: data라는 딕셔너리를 사용하여 DataFrame을 만듭니다. 딕셔너리에는 'A', 'B', 'C'라는 세 개의 열이 있으며, 각 열에는 5개의 값이 포함되어 있습니다.
  3. DataFrame 만들기: data 딕셔너리를 사용하여 df라는 DataFrame을 만듭니다.
  4. 그룹별 행 목록 만들기: 세 가지 방법으로 그룹별 행 목록을 만듭니다.
    • 방법 1: apply 함수를 사용하여 group_rows라는 함수를 각 그룹에 적용합니다. group_rows 함수는 그룹의 모든 행을 목록으로 변환합니다.
    • 방법 2: agg 함수를 사용하여 lambda x: x.tolist()라는 함수를 각 그룹에 적용합니다. 이 함수도 그룹의 모든 행을 목록으로 변환합니다.
    • 방법 3: groupby 객체에서 'A', 'B', 'C' 열을 선택하고 list 함수를 적용합니다. 이는 각 그룹의 해당 열 값을 목록으로 변환합니다.
  5. 결과 출력: grouped_data 변수에 저장된 결과를 출력합니다.

결과:

{
  'A1': [['A1', 1, 'C1'], ['A1', 1, 'C4']],
  'A2': [['A2', 2, 'C2']],
  'A3': [['A3', 3, 'C3']],
  'A4': [['A4', 4, 'C5']]
}



Pandas GroupBy에서 DataFrame 행을 목록으로 그룹화하는 대체 방법

transform 함수를 사용하여 각 그룹 내의 모든 행에 함수를 적용하고 결과를 새로운 열로 변환할 수 있습니다. 다음은 transform 함수를 사용하여 각 그룹의 행을 목록으로 변환하는 방법입니다.

def group_rows(group):
  return group.tolist()

grouped_data = df.groupby('A')['A', 'B', 'C'].transform(group_rows)

map 함수를 사용하여 DataFrame의 모든 값에 함수를 적용할 수 있습니다. 다음은 map 함수를 사용하여 각 그룹의 행을 목록으로 변환하는 방법입니다.

def group_rows(row):
  return row.tolist()

grouped_data = df.groupby('A')['A', 'B', 'C'].apply(map, group_rows)

lambda 표현식을 사용하여 익명 함수를 만들 수 있습니다. 다음은 lambda 표현식을 사용하여 각 그룹의 행을 목록으로 변환하는 방법입니다.

grouped_data = df.groupby('A')['A', 'B', 'C'].apply(lambda x: x.tolist())

직렬화 및 역직렬화:

to_pickle() 함수를 사용하여 DataFrame을 pickle 파일로 직렬화하고, read_pickle() 함수를 사용하여 다시 역직렬화할 때 각 그룹의 행을 목록으로 변환할 수 있습니다. 이 방법은 다른 방법들보다 느리고 더 복잡하지만, DataFrame을 저장하고 나중에 다시 불러올 때 유용할 수 있습니다.

import pickle

# DataFrame을 pickle 파일로 직렬화
df.to_pickle('grouped_data.pickle')

# pickle 파일로부터 DataFrame을 읽고 역직렬화
with open('grouped_data.pickle', 'rb') as f:
  grouped_data = pickle.load(f)

주의 사항:

위에 제시된 대체 방법들은 모두 기본적인 groupby + apply 방법보다 성능이 저하될 수 있습니다. 따라서, 데이터 세트가 크거나 속도가 중요한 경우 기본적인 방법을 사용하는 것이 좋습니다.


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