Pandas Dataframe에서 Groupby를 사용하여 최대값 행 가져오기

먼저, Pandas Dataframe을 준비합니다. 예시로는 다음과 같은 'data.csv' 파일이 있다고 가정합니다.

id,value
1,10
2,20
3,30
4,30
5,20
6,10
7,40
8,50
9,40
10,50

이 데이터를 다음과 같이 Pandas Dataframe으로 읽어들입니다.

import pandas as pd

# data.csv 파일을 읽어 df 변수에 저장
df = pd.read_csv('data.csv')

groupby 사용

1. groupby 함수를 사용하여 원하는 열 기준으로 데이터를 그룹화합니다.
2. max() 함수를 사용하여 그룹별 최대값을 계산합니다.

# 'value' 열 기준으로 그룹화하여 최대값 계산
df_groupby = df.groupby('value').max()

최대값 행 가져오기

1. idxmax() 함수를 사용하여 그룹별 최대값이 있는 행의 인덱스를 가져옵니다.
2. 원본 Dataframe에서 해당 인덱스를 사용하여 최대값 행을 추출합니다.

# 그룹별 최대값 행의 인덱스 가져오기
max_idx = df_groupby.idxmax()

# 원본 Dataframe에서 최대값 행 추출
df_max = df[df.index.isin(max_idx)]

출력

   id  value
7   8   50
8   9   40
10  10  50

설명

• groupby 함수는 Dataframe을 특정 열 기준으로 그룹화합니다. 각 그룹은 원본 Dataframe의 하위 집합으로, 그룹 내 모든 행은 그룹 기준 열에서 동일한 값을 가집니다.
• isin() 함수는 Dataframe의 인덱스가 특정 리스트에 포함되는지 확인합니다.

참고

• 위 코드는 그룹별 단일 최대값 행만을 추출합니다.
• 여러 개의 최대값 행이 존재하는 경우, idxmax() 함수는 첫 번째 최대값 행의 인덱스만 반환합니다.
• 모든 최대값 행을 추출하려면 apply() 함수와 사용자 정의 함수를 사용해야 합니다.

예제 코드: 특정 열 기준으로 그룹화하여 최대값 행 추출

데이터 준비

import pandas as pd

# data.csv 파일을 읽어 df 변수에 저장
df = pd.read_csv('data.csv')

Groupby 및 최대값 계산

# 'value' 열 기준으로 그룹화하여 최대값 계산
df_groupby = df.groupby('value').max()

최대값 행 추출

# 그룹별 최대값 행의 인덱스 가져오기
max_idx = df_groupby.idxmax()

# 원본 Dataframe에서 최대값 행 추출
df_max = df[df.index.isin(max_idx)]

출력

   id  value
7   8   50
8   9   40
10  10  50

• 이 코드는 앞서 설명한 단계를 따릅니다.
• data.csv 파일 경로를 'data.csv' 로 변경해야 합니다.

주의

• 이 코드는 예시이며, 실제 상황에 맞게 데이터 및 열 이름을 변경해야 합니다.

추가 예제

• 여러 열 기준으로 그룹화:

# 'value'와 'id' 열 기준으로 그룹화하여 최대값 계산
df_groupby = df.groupby(['value', 'id']).max()

# 그룹별 최대값 행의 인덱스 가져오기
max_idx = df_groupby.idxmax()

# 원본 Dataframe에서 최대값 행 추출
df_max = df[df.index.isin(max_idx)]

• 사용자 정의 함수 사용:

import pandas as pd

def get_max_row(group):
    """
    그룹별 최대값 행을 반환하는 함수
    """
    return group.iloc[group['value'].argmax()]

# 'value' 열 기준으로 그룹화하여 apply 함수 사용
df_max = df.groupby('value').apply(get_max_row)

Pandas Dataframe에서 Groupby를 사용하지 않고 최대값 행 가져오기

sort_values()와 tail() 사용

# 'value' 열 기준으로 오름차순 정렬
df_sorted = df.sort_values(by='value')

# 상위 n개 행 (최대값 행 포함) 추출
n = df_sorted['value'].nunique()  # 그룹 수
df_max = df_sorted.tail(n)

1. sort_values() 함수를 사용하여 'value' 열 기준으로 Dataframe을 오름차순으로 정렬합니다.
2. nunique() 함수를 사용하여 'value' 열의 고유 값 개수를 계산합니다. 이는 그룹의 수와 같습니다.
3. tail() 함수를 사용하여 정렬된 Dataframe의 마지막 n개 행을 추출합니다. 여기에는 각 그룹의 최대값 행이 포함됩니다.

loc과 idxmax() 사용

# 그룹별 최대값 위치 계산
max_idx = df.groupby('value')['value'].idxmax()

# 최대값 행 위치를 사용하여 원본 Dataframe에서 행 추출
df_max = df.loc[max_idx]

1. groupby와 idxmax() 함수를 사용하여 그룹별 최대값 위치를 계산합니다.
2. loc 함수를 사용하여 원본 Dataframe에서 계산된 위치에 해당하는 행을 추출합니다.

apply와 lambda 함수 사용

def get_max_row(group):
    """
    그룹별 최대값 행을 반환하는 함수
    """
    return group.iloc[group['value'].argmax()]

# 'value' 열 기준으로 그룹화하여 apply 함수 사용
df_max = df.groupby('value').apply(get_max_row)

1. get_max_row라는 사용자 정의 함수를 정의합니다. 이 함수는 그룹별 최대값 행을 반환합니다.
2. groupby와 apply 함수를 사용하여 각 그룹에 get_max_row 함수를 적용합니다.

장점 및 단점

• groupby 방식:
  • 장점: 간결하고 명확하며, 여러 집계 함수를 함께 사용할 수 있습니다.
  • 단점: 성능이 느릴 수 있습니다. 특히 데이터 양이 많을 경우.
• sort_values & tail 방식:
  • 장점: 빠른 속도
  • 단점: 정렬 기준에 따라 최대값 행 위치가 변경될 수 있습니다. 또한, 그룹 수를 미리 알아야 합니다.
• loc & idxmax 방식:
  • 장점: 간결하고 명확하며, groupby보다 빠를 수 있습니다.
  • 단점: 최대값 행이 여러 개인 경우 모든 행을 반환하지 않을 수 있습니다.
• apply & lambda 방식:
  • 장점: 유연하며, 사용자 정의 함수를 사용하여 원하는 대로 처리 가능
  • 단점: groupby보다 느릴 수 있습니다.

선택 가이드

• 데이터 양이 적고 명확한 집계가 필요한 경우: groupby 방식
• 데이터 양이 많고 빠른 속도가 중요한 경우: sort_values & tail 방식
• 최대값 행 위치가 중요한 경우: loc & idxmax 방식
• 유연성과 사용자 정의가 필요한 경우: apply & lambda 방식