6. Python Pandas에서 데이터프레임 피벗 (pivot) 하는 방법
   그룹바이 (groupby): 데이터프레임을 특정 열 기준으로 그룹화하여 각 그룹별 집계 함수를 적용합니다.피벗 (pivot): 그룹바이 결과를 행, 열, 값으로 구성된 새로운 데이터프레임으로 변환합니다.2. 예시3. 옵션
7. Python Pandas 그룹별 고유 값 수 세기
   데이터프레임에서 특정 열을 기준으로 그룹을 나눈 후 각 그룹별로 고유한 값의 개수를 세고 싶습니다.해결 방법:Pandas에서 groupby와 nunique 함수를 사용하여 문제를 해결할 수 있습니다.1. 예시 데이터:
8. Pandas의 groupby를 사용하여 그룹별 전체 비율 계산하기
   먼저, 분석하고자 하는 데이터를 Pandas DataFrame으로 준비해야 합니다. 예를 들어, 다음과 같은 데이터프레임이 있다고 가정해봅시다.groupby 사용하여 그룹별 합계 계산Pandas의 groupby 함수를 사용하여 데이터프레임을 그룹별로 분류하고 각 그룹의 합계를 계산할 수 있습니다
9. Pandas에서 각 그룹 내 상위 N개 레코드 가져오기
   1. head() 함수 사용:결과:설명:groupby('Group') : 'Group' 열을 기준으로 데이터를 그룹화합니다.head(2) : 각 그룹 내 상위 2개 레코드만 선택합니다.2. nlargest() 함수 사용:
10. Pandas GroupBy 열에서 NaN(누락) 값 처리
    1. 결측값 확인 및 제거:isnull() 또는 isna() 함수를 사용하여 DataFrame에서 NaN 값의 존재 여부를 확인할 수 있습니다.dropna() 함수를 사용하여 NaN 값이 포함된 행 또는 열을 제거할 수 있습니다
11. 파이썬에서 여러 그룹별 열에 여러 함수를 적용하는 방법
    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