Pandas의 groupby를 사용하여 그룹별 전체 비율 계산하기
먼저, 분석하고자 하는 데이터를 Pandas DataFrame으로 준비해야 합니다. 예를 들어, 다음과 같은 데이터프레임이 있다고 가정해봅시다.
import pandas as pd
# 데이터 준비
data = {'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'value': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
groupby 사용하여 그룹별 합계 계산
Pandas의 groupby 함수를 사용하여 데이터프레임을 그룹별로 분류하고 각 그룹의 합계를 계산할 수 있습니다.
# 그룹별 합계 계산
df_grouped = df.groupby('category')['value'].sum()
print(df_grouped)
위 코드는 다음과 같은 결과를 출력합니다.
category
A 30
B 70
C 50
Name: value, dtype: int64
그룹별 비율 계산
각 그룹의 비율을 계산하려면, 그룹별 합계를 전체 데이터의 합계로 나누면 됩니다. 전체 데이터의 합계는 df['value'].sum()을 사용하여 계산할 수 있습니다.
# 전체 데이터의 합계 계산
total_sum = df['value'].sum()
# 그룹별 비율 계산
df_grouped_pct = df_grouped / total_sum * 100
print(df_grouped_pct)
category
A 20.000000
B 46.666667
C 33.333333
Name: value, dtype: float64
apply 함수 사용
위와 같은 방식으로 그룹별 비율을 계산하는 another 방법은 apply 함수를 사용하는 것입니다.
# 그룹별 비율 계산 (apply 함수 사용)
def calculate_percentage(group):
return group['value'].sum() / total_sum * 100
df_grouped_pct = df.groupby('category')['value'].apply(calculate_percentage)
print(df_grouped_pct)
주의 사항
groupby함수는 데이터프레임의 열을 기준으로 그룹을 분류합니다.- 여러 열을 기준으로 그룹화하려면 리스트 형태로 열 이름을 전달해야 합니다.
apply함수를 사용할 때는 원하는 작업을 수행하는 함수를 정의해야 합니다.
import pandas as pd
# 데이터 준비
data = {'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'value': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 전체 데이터의 합계 계산
total_sum = df['value'].sum()
# 그룹별 비율 계산 (lambda 함수 사용)
df_grouped_pct = df.groupby('category')['value'].apply(lambda x: x.sum() / total_sum * 100)
print(df_grouped_pct)
위 코드는 예시 코드 1과 동일한 기능을 수행하지만, apply 함수에서 lambda 함수를 사용하여 코드를 간략하게 작성했습니다.
lambda 함수
lambda 함수는 익명 함수라고도 불리며, 간단한 함수를 정의하는 데 사용할 수 있습니다. 위 코드에서 lambda 함수는 다음과 같은 작업을 수행합니다.
x매개변수로 그룹 데이터를 받습니다.x['value'].sum()을 사용하여 그룹의 합계를 계산합니다.total_sum으로 나누고 100을 곱하여 그룹별 비율을 계산합니다.- 계산된 비율을 반환합니다.
코드 실행 결과
category
A 20.000000
B 46.666667
C 33.333333
Name: value, dtype: float64
Pandas에서 그룹별 전체 비율을 계산하는 다른 방법
size 함수 사용
size 함수는 각 그룹의 데이터 개수를 반환합니다. 이를 활용하여 그룹별 비율을 다음과 같이 계산할 수 있습니다.
# 그룹별 데이터 개수 계산
df_grouped_size = df.groupby('category')['value'].size()
# 그룹별 비율 계산
df_grouped_pct = df_grouped_size / df_grouped_size.sum() * 100
print(df_grouped_pct)
value_counts 함수 사용
# 그룹별 값 개수 계산
df_grouped_counts = df['value'].value_counts(normalize=True)
# 그룹별 비율 계산 (인덱스 변경)
df_grouped_pct = df_grouped_counts.rename_axis('category').reset_index(name='percentage') * 100
print(df_grouped_pct)
.map 함수 사용
.map 함수는 각 데이터에 함수를 적용하여 새로운 데이터를 생성합니다. 다음과 같이 그룹별 비율을 계산하는 함수를 정의하고 .map 함수를 사용하여 적용할 수 있습니다.
def calculate_percentage(group):
return group['value'].sum() / total_sum * 100
# 그룹별 비율 계산 (map 함수 사용)
df['percentage'] = df.groupby('category')['value'].map(calculate_percentage)
df_grouped_pct = df[['category', 'percentage']]
print(df_grouped_pct)
pivot_table 함수 사용
pivot_table 함수는 다차원 데이터를 요약하여 표 형식으로 변환하는 데 사용됩니다. 다음과 같이 그룹별 비율을 계산하는 데 활용할 수 있습니다.
# 그룹별 비율 계산 (pivot_table 함수 사용)
df_grouped_pct = df.pivot_table(index='category', values='value', aggfunc=lambda x: x.sum() / total_sum * 100) * 100
print(df_grouped_pct)
직접 계산
각 그룹의 합계를 직접 계산하고 전체 데이터의 합계로 나누어 그룹별 비율을 계산할 수도 있습니다.
# 그룹별 합계 계산
df_grouped = df.groupby('category')['value'].sum()
# 그룹별 비율 계산
for category, value in df_grouped.items():
df_grouped_pct.loc[category] = value / total_sum * 100
print(df_grouped_pct)
선택 기준
위에서 소개한 방법들은 각각 장단점이 있습니다. 적합한 방법은 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 달라집니다. 일반적으로 다음과 같은 기준을 고려하여 선택하는 것을 추천합니다.
- 데이터 양: 데이터 양이 많으면
groupby+apply또는pivot_table함수를 사용하는 것이 효율적입니다. - 코드 간결성: lambda 함수 또는
.map함수를 사용하면 코드를 간결하게 작성할 수 있습니다. - 독해성: 직접 계산하는 방법은 코드가 가장 직관적이지만, 다른 방법들보다 코드 길이가 길어질 수 있습니다.
python pandas group-by
