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.
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.
- 라이브러리 불러오기: 먼저
pandas
라이브러리를pd
라는 별칭으로 불러옵니다. - 데이터 세트 생성:
data
라는 딕셔너리를 사용하여 DataFrame을 만듭니다. 딕셔너리에는 'A', 'B', 'C'라는 세 개의 열이 있으며, 각 열에는 5개의 값이 포함되어 있습니다. - DataFrame 만들기:
data
딕셔너리를 사용하여df
라는 DataFrame을 만듭니다. - 그룹별 행 목록 만들기: 세 가지 방법으로 그룹별 행 목록을 만듭니다.
- 방법 1:
apply
함수를 사용하여group_rows
라는 함수를 각 그룹에 적용합니다.group_rows
함수는 그룹의 모든 행을 목록으로 변환합니다. - 방법 2:
agg
함수를 사용하여lambda x: x.tolist()
라는 함수를 각 그룹에 적용합니다. 이 함수도 그룹의 모든 행을 목록으로 변환합니다. - 방법 3:
groupby
객체에서'A', 'B', 'C'
열을 선택하고list
함수를 적용합니다. 이는 각 그룹의 해당 열 값을 목록으로 변환합니다.
- 방법 1:
- 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 함수 사용:
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 함수 사용:
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 표현식 사용:
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)
python pandas list