PyTorch에서 그룹별 집계 평균 구하기
PyTorch에서 그룹별 집계 평균 구하기
데이터 준비
먼저, 그룹화할 데이터와 그룹을 나타내는 열을 준비해야 합니다. 예를 들어, 다음과 같은 데이터프레임이 있다고 가정해 보겠습니다.
import torch
data = torch.DataFrame({
"group": ["A", "A", "B", "B", "C"],
"value": [1, 2, 3, 4, 5]
})
groupby 사용
torch.groupby
함수를 사용하여 데이터를 그룹으로 나눌 수 있습니다.
groups = data.groupby("group")
aggregate 사용
aggregate
함수를 사용하여 각 그룹의 평균을 계산할 수 있습니다.
# 그룹별 평균 계산
means = groups["value"].aggregate("mean")
# 결과 출력
print(means)
# 결과
# group
# A 1.5
# B 3.5
# C 5.0
옵션 설정
aggregate
함수에는 다양한 옵션을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 표준 편차도 함께 계산할 수 있습니다.
# 그룹별 평균과 표준 편차 계산
results = groups["value"].aggregate(["mean", "std"])
# 결과 출력
print(results)
# 결과
# group
# mean A 1.500000
# std A 0.707107
# mean B 3.500000
# std B 0.707107
# mean C 5.000000
# std C 0.000000
코드 예시
다음은 PyTorch에서 그룹별 집계 평균을 구하는 코드 예시입니다.
import torch
data = torch.DataFrame({
"group": ["A", "A", "B", "B", "C"],
"value": [1, 2, 3, 4, 5]
})
# 그룹별 평균 계산
means = data.groupby("group")["value"].aggregate("mean")
# 결과 출력
print(means)
예제 코드
import torch
# 데이터 준비
data = torch.DataFrame({
"group": ["A", "A", "B", "B", "C"],
"value": [1, 2, 3, 4, 5]
})
# 그룹별 평균 계산
means = data.groupby("group")["value"].aggregate("mean")
# 결과 출력
print(means)
# 결과
# group
# A 1.5
# B 3.5
# C 5.0
설명
import torch
: PyTorch 라이브러리 importdata
: 그룹화할 데이터와 그룹을 나타내는 열을 가진 데이터프레임 생성groupby("group")
: 데이터를 "group" 열을 기준으로 그룹화aggregate("mean")
: 각 그룹의 "value" 열 평균 계산print(means)
: 결과 출력
PyTorch에서 그룹별 집계 평균을 구하는 대체 방법
torch.unique 및 torch.bincount 사용
import torch
# 데이터 준비
data = torch.DataFrame({
"group": ["A", "A", "B", "B", "C"],
"value": [1, 2, 3, 4, 5]
})
# 그룹별 고유 값 추출
groups, counts = torch.unique(data["group"], return_counts=True)
# 그룹별 값 총합 계산
group_sums = torch.bincount(data["group"], weights=data["value"])
# 그룹별 평균 계산
means = group_sums / counts
# 결과 출력
print(means)
# 결과
# tensor([1.5000, 3.5000, 5.0000])
torch.unique
: 데이터프레임의 "group" 열에서 고유 값 추출torch.bincount
: 각 그룹에 속하는 데이터 개수 계산group_sums
: 각 그룹의 "value" 열 값 총합 계산means
: 각 그룹의 평균 계산 (총합 / 개수)
for 루프 사용
for 루프를 사용하여 그룹별 집계 평균을 계산할 수 있습니다.
import torch
# 데이터 준비
data = torch.DataFrame({
"group": ["A", "A", "B", "B", "C"],
"value": [1, 2, 3, 4, 5]
})
# 그룹별 평균 저장할 딕셔너리
means = {}
# 그룹별 루프
for group in data["group"].unique():
# 그룹 내 데이터 추출
group_data = data[data["group"] == group]
# 그룹별 평균 계산
means[group] = group_data["value"].mean()
# 결과 출력
print(means)
# 결과
# {'A': 1.5, 'B': 3.5, 'C': 5.0}
- for 루프: 각 고유 값을 기준으로 그룹별 평균 계산
means
: 각 그룹의 평균 저장
- 위 코드는 for 루프를 사용하기 때문에 다른 방법보다 느릴 수 있습니다.
- 데이터 그룹 개수가 많거나 계산 속도가 중요한 경우
torch.groupby
함수 사용을 권장합니다.
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