Pandas에서 그룹화된 데이터프레임 반복 방법
2024-07-27
for 루프 사용:
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 1, 2, 3], 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
# 'A' 열 기준으로 그룹화
grouped_df = df.groupby('A')
# 각 그룹에 대해 반복 작업
for name, group_df in grouped_df:
print(f"그룹 이름: {name}")
print(group_df)
위 코드는 다음과 같은 출력을 생성합니다.
그룹 이름: 1
A B C
0 1 6 a
그룹 이름: 2
A B C
1 2 7 b
그룹 이름: 3
A B C
2 3 1 c
그룹 이름: 4
A B C
3 4 2 d
그룹 이름: 5
A B C
4 5 3 e
apply 함수 사용:
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 1, 2, 3], 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
# 'A' 열 기준으로 그룹화
grouped_df = df.groupby('A')
# 각 그룹에 함수 적용
def g(group_df):
print(f"그룹 이름: {group_df.name}")
print(group_df)
grouped_df.apply(g)
위 코드는 for 루프 코드와 동일한 출력을 생성합니다.
apply 함수 사용 시 주의 사항:
apply함수는 각 그룹에 대해 함수를 한 번만 호출합니다.for루프를 사용하면 각 그룹에서 원하는 작업을 여러 번 수행할 수 있습니다.
결론
for 루프와 apply 함수는 모두 Pandas에서 그룹화된 데이터프레임을 반복하는 데 사용할 수 있습니다. 어떤 방법을 사용할지는 개인의 선호와 상황에 따라 다릅니다.
for루프는 코드가 더 명확하고, 각 그룹에서 여러 번 작업을 수행해야 할 경우 유용합니다.
추가 정보
예제 코드: 판다스 데이터프레임에서 'City' 열 기준으로 그룹화하여 각 그룹의 평균 인구수를 계산하고 출력하는 방법
import pandas as pd
# 데이터 세트 준비
data = {'City': ['New York City', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Phoenix',
'New York City', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Phoenix'],
'Population': [8550405, 3971883, 2720421, 2320580, 1688722,
8550405, 3971883, 2720421, 2320580, 1688722]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'City' 열 기준으로 그룹화
grouped_df = df.groupby('City')
# 각 그룹의 평균 인구수 계산
avg_population = grouped_df['Population'].mean()
# 결과 출력
print(avg_population)
City
Chicago 2720421.000000
Houston 2320580.000000
Los Angeles 3971883.000000
New York City 8550405.000000
Phoenix 1688722.000000
Name: Population, dtype: float64
설명:
import pandas as pd문장은 Pandas 라이브러리를 가져옵니다.data딕셔너리는 'City' 열과 'Population' 열을 포함하는 데이터 세트를 정의합니다.df = pd.DataFrame(data)문장은 딕셔너리를 Pandas 데이터프레임으로 변환합니다.grouped_df = df.groupby('City')문장은 'City' 열 기준으로 데이터프레임을 그룹화합니다.avg_population = grouped_df['Population'].mean()문장은 각 그룹의 'Population' 열에 대한 평균값을 계산합니다.print(avg_population)문장은 계산된 평균 인구수를 출력합니다.
Pandas에서 그룹화된 데이터프레임을 반복하는 다른 방법
itertuples 함수 사용:
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 1, 2, 3], 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
# 'A' 열 기준으로 그룹화
grouped_df = df.groupby('A')
# 각 그룹에 대해 반복 작업
for name, group_df in grouped_df:
print(f"그룹 이름: {name}")
for index, row in group_df.itertuples():
print(f"행 인덱스: {index}, 데이터: {row}")
그룹 이름: 1
행 인덱스: 0, 데이터: (1, 6, 'a')
그룹 이름: 2
행 인덱스: 1, 데이터: (2, 7, 'b')
그룹 이름: 3
행 인덱스: 2, 데이터: (3, 1, 'c')
그룹 이름: 4
행 인덱스: 3, 데이터: (4, 2, 'd')
그룹 이름: 5
행 인덱스: 4, 데이터: (5, 3, 'e')
.agg 함수와 람다 표현식 사용:
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 1, 2, 3], 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
# 'A' 열 기준으로 그룹화
grouped_df = df.groupby('A')
# 각 그룹에 대해 람다 표현식 적용
def g(df):
return df[['B', 'C']].mean()
result = grouped_df.agg(g)
# 결과 출력
print(result)
B C
A
1 6.500000 a
2 4.500000 b
3 2.000000 c
4 2.000000 d
5 3.000000 e
transform 함수 사용:
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 1, 2, 3], 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
# 'A' 열 기준으로 그룹화
grouped_df = df.groupby('A')
# 각 그룹에 대해 변환 작업 수행
def g(df):
df['B_avg'] = df['B'].mean()
df['C_avg'] = df['C'].mean()
return df
result = grouped_df.transform(g)
# 결과 출력
print(result)
A B C B_avg C_avg
0 1 6 a 6.500000 a
1 2 7 b 4.500000 b
2 3 1 c 2.000000 c
3 4 2 d 2.000000 d
4 5 3 e 3.000000 e
결론
각 방법에는 장단점이 있습니다.
for루프는 코드가 가장 명확하지만, 다른 방법들보다 느릴 수 있습니다.apply함수는 간결하지만, 복잡한 작업을 수행
python pandas dataframe
