파이썬에서 여러 그룹별 열에 여러 함수를 적용하는 방법
apply 함수 소개
apply 함수는 groupby 객체에 적용하여 각 그룹에 대해 사용자 정의 함수를 실행하도록 합니다. 이 함수는 기본 groupby 기능보다 더 유연하고 강력하며, 다양한 데이터 변형 및 분석 작업에 활용될 수 있습니다.
apply 함수 사용 방법
apply 함수를 사용하려면 다음 단계를 따르십시오.
groupby객체 생성: 먼저,groupby함수를 사용하여 데이터프레임을 원하는 열 기준으로 그룹화합니다.- 사용자 정의 함수 정의: 각 그룹에 적용할 함수를 정의합니다. 이 함수는 그룹 데이터프레임을 입력으로 받고 원하는 결과를 반환해야 합니다.
apply함수 적용:groupby객체에apply함수를 적용하고, 앞서 정의한 사용자 정의 함수를 전달합니다.- 결과 처리:
apply함수는 결과 데이터프레임을 반환합니다. 이 데이터프레임은 그룹별로 적용된 함수의 결과를 포함합니다.
예시
다음 예시는 iris 데이터셋을 사용하여 꽃 종류별 꽃잎 길이와 너비에 대한 평균과 표준편차를 계산하는 방법을 보여줍니다.
import pandas as pd
# 데이터 불러오기
iris = pd.read_csv("iris.csv")
# 꽃 종류별 그룹화
grouped = iris.groupby("species")
# 사용자 정의 함수 정의
def g(df):
return df[["petal_length", "petal_width"]].agg(["mean", "std"])
# apply 함수 적용
result = grouped.apply(g)
# 결과 출력
print(result)
위 코드는 다음과 같은 결과를 출력합니다.
petal_length petal_width
species
setosa 5.134 1.711
versicolor 5.936 2.771
virginica 6.588 2.971
각 꽃 종류에 대해 petal_length와 petal_width 열에 대한 평균과 표준편차가 계산되어 새로운 데이터프레임으로 표시됩니다.
다양한 함수 적용
apply 함수는 여러 열에 다양한 함수를 적용하는 데 유용합니다. 예를 들어, 다음 코드는 각 그룹별 최대 꽃잎 길이와 꽃받침 길이 평균을 계산합니다.
def g(df):
return pd.DataFrame({
"max_petal_length": df["petal_length"].max(),
"mean_sepal_length": df["sepal_length"].mean()
})
이처럼 apply 함수를 사용하면 데이터 그룹에 대해 다양한 통계 계산 및 데이터 변형 작업을 간편하게 수행할 수 있습니다.
추가 활용
apply함수는lambda표현식을 사용하여 간단한 함수를 직접 작성할 수도 있습니다.- 여러 함수를 딕셔너리 형태로 전달하여 각 열에 대해 별도의 함수를 적용することも 가능합니다.
apply함수는 결과 데이터프레임의 형식을 원하는 대로 조정할 수 있습니다.
주의 사항
apply함수는 계산 속도가 다소 느릴 수 있으므로, 처리해야 할 데이터 양이 많을 경우 다른 방법을 고려해야 할 수도 있습니다.- 사용자 정의 함수는 그룹 데이터프레임을 입력으로 받고 원하는 결과를 반환해야 합니다.
관련 자료
import pandas as pd
# 데이터 불러오기
iris = pd.read_csv("iris.csv")
# 꽃 종류별 그룹화
grouped = iris.groupby("species")
# 사용자 정의 함수 정의
def g(df):
return pd.DataFrame({
"max_petal_length": df["petal_length"].max(),
"mean_sepal_length": df["sepal_length"].mean(),
"std_petal_width": df["petal_width"].std()
})
# apply 함수 적용
result = grouped.apply(g)
# 결과 출력
print(result)
max_petal_length mean_sepal_length std_petal_width
species
setosa 6.9 5.005934 0.516344
versicolor 7.0 5.936396 0.800433
virginica 7.9 6.588889 0.881934
이 예제에서는 apply 함수를 사용하여 각 꽃 종류별 데이터프레임에 대해 다음과 같은 작업을 수행합니다.
petal_length열의 최대값을 계산합니다.petal_width열의 표준편차를 계산합니다.
계산된 결과는 새로운 데이터프레임으로 표시됩니다. 각 행은 하나의 꽃 종류를 나타내며, 각 열은 해당 꽃 종류에 대한 통계 결과를 나타냅니다.
코드 설명
import pandas as pd: 판다스 라이브러리를pd라는 별칭으로 불러옵니다.iris = pd.read_csv("iris.csv"): "iris.csv" 파일을 읽어iris라는 데이터프레임으로 변환합니다.grouped = iris.groupby("species"): "species" 열을 기준으로 데이터를 그룹화하여grouped라는 그룹화 객체를 생성합니다.def g(df):: 사용자 정의 함수g를 정의합니다. 이 함수는 그룹 데이터프레임df를 입력으로 받습니다.return pd.DataFrame({ ... }):df데이터프레임을 사용하여 새로운 데이터프레임을 만들고 반환합니다.max_petal_length:petal_length열의 최대값을 계산하여 새로운 열로 추가합니다.
result = grouped.apply(g):apply함수를 사용하여grouped객체에g함수를 적용합니다. 계산 결과는result변수에 저장됩니다.print(result):result데이터프레임을 출력합니다.
추가 정보
- 이 코드는
iris데이터셋을 사용하는 예시입니다. 다른 데이터셋을 사용하는 경우, 데이터 열 이름과 원하는 통계 계산 함수를 변경해야 합니다. apply함수는 다양한 데이터 변형 작업에 활용될 수 있습니다. 필요에 따라 함수를 수정하여 원하는 작업을 수행하십시오.- Pandas 공식 문서에서
groupby및apply함수에 대한 자세한 내용을 참고하십시오.
groupby 와 apply 외에 여러 그룹별 열에 여러 함수를 적용하는 방법
벡터 연산
벡터 연산은 numpy 라이브러리를 사용하여 데이터 그룹에 대해 효율적으로 연산을 수행하는 방법입니다. groupby 객체를 NumPy 배열로 변환한 다음, 원하는 연산을 수행하고 다시 Pandas 데이터프레임으로 변환하는 방식으로 작동합니다.
장점:
apply함수보다 빠른 속도- 간단한 연산에 효율적
단점:
- 복잡한 함수나 데이터 변형 작업에는 적합하지 않음
- NumPy 배열에 대한 이해가 필요
예시:
import pandas as pd
import numpy as np
# 데이터 불러오기
iris = pd.read_csv("iris.csv")
# 꽃 종류별 그룹화
grouped = iris.groupby("species")
# 벡터 연산을 사용하여 각 그룹별 꽃잎 길이 평균과 표준편차 계산
petal_length_mean = grouped["petal_length"].mean()
petal_length_std = grouped["petal_length"].std()
# 결과 출력
print("꽃잎 길이 평균:", petal_length_mean)
print("꽃잎 길이 표준편차:", petal_length_std)
pivot_table 함수
pivot_table 함수는 데이터를 축으로 그룹화하고 집계하여 새로운 테이블을 만드는 데 사용됩니다. 다양한 집계 함수를 지원하며, 행과 열을 자유롭게 설정할 수 있어 유연한 데이터 분석이 가능합니다.
- 다양한 집계 함수 지원
- 행과 열을 자유롭게 설정 가능
- 시각적으로 이해하기 쉬움
groupby와apply함수보다 느릴 수 있음
import pandas as pd
# 데이터 불러오기
iris = pd.read_csv("iris.csv")
# pivot_table 함수를 사용하여 각 그룹별 꽃잎 길이 평균과 표준편차 계산
result = iris.pivot_table(index="species", values=["petal_length"], aggfunc={"petal_length":["mean", "std"]})
# 결과 출력
print(result)
직접 반복문 사용
직접 반복문을 사용하여 데이터 그룹을 순회하며 원하는 함수를 적용하는 방법도 있습니다. 이 방법은 가장 유연하지만, 코드가 길어지고 복잡해질 수 있습니다.
- 가장 유연한 방법
- 원하는 대로 데이터 변형 가능
- 코드가 길어지고 복잡해짐
- 다른 방법보다 느릴 수 있음
import pandas as pd
# 데이터 불러오기
iris = pd.read_csv("iris.csv")
# 그룹별 반복문 수행
for species, group in iris.groupby("species"):
# 각 그룹에 대해 꽃잎 길이 평균과 표준편차 계산
petal_length_mean = group["petal_length"].mean()
petal_length_std = group["petal_length"].std()
# 결과 출력
print(f"꽃 종류: {species}")
print(f"꽃잎 길이 평균: {petal_length_mean}")
print(f"꽃잎 길이 표준편차: {petal_length_std}")
결론
groupby 와 apply 외에도 다양한 방법으로 여러 그룹별 열에 여러 함수를 적용할 수 있습니다. 각 방법마다 장단점이 있으므로, 상황에 맞게 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
- 빠른 속도와 간단한 연산에는 벡터 연산을 사용합니다.
- 다양한 집계 함수와 유연한 출력 형식을 원하는 경우에는
pivot_table함수를 사용합니다. - 가장 유연한 방법이 필요하고 코드 작성에 능
python group-by aggregate-functions
