Pandas: 값의 합계가 포함된 피벗 테이블을 만드는 방법

다음 기본 구문을 사용하여 특정 열의 값 합계를 표시하는 pandas의 피벗 테이블을 만들 수 있습니다.

 p.d. pivot_table (df, values=' col1 ', index=' col2 ', columns=' col3 ', aggfunc=' sum ')

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: 값 합계를 사용하여 Pandas 피벗 테이블 만들기

다양한 농구 선수에 대한 정보가 포함된 다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 가정합니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' position ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'F', 'F', 'F'],
                   ' points ': [4, 4, 6, 8, 9, 5, 5, 12]})

#view DataFrame
print (df)


  team position points
0 AG 4
1 GA 4
2 AF 6
3AF 8
4 BG 9
5 BF 5
6 BF 5
7 BF 12

다음 코드는 DataFrame의 각 “팀”과 “위치”에 대한 “포인트” 값의 합계를 표시하는 pandas의 피벗 테이블을 만드는 방법을 보여줍니다.

 #create pivot table
df_pivot = pd. pivot_table (df, values=' points ', index=' team ', columns=' position ',
                          aggfunc=' sum ')

#view pivot table
print (df_pivot)

FG position
team           
At 14 8
B 22 9

결과에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다:

• F포지션의 A팀 선수들은 총 14 득점을 기록했다.
• G 포지션의 A팀 선수들은 총 8 득점을 기록했습니다.
• F 포지션의 B팀 선수들은 총 22 득점을 기록했다.
• G 포지션의 B팀 선수들은 총 9 득점을 기록했다.

margins 인수를 사용하여 피벗 테이블에 마진 합계를 표시할 수도 있습니다.

 #create pivot table with margins
df_pivot = pd. pivot_table (df, values=' points ', index=' team ', columns=' position ',
                          aggfunc=' sum ', margins= True , margins_name=' Sum ')

#view pivot table
print (df_pivot)

position FG Sum
team                 
A 14 8 22
B 22 9 31
Total 36 17 53

이제 피벗 테이블에 행과 열 합계가 표시됩니다.

참고 : 여기에서 pandasivot_table() 함수에 대한 전체 문서를 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: DataFrame의 모양을 긴 것에서 넓은 것으로 바꾸는 방법
Pandas: DataFrame의 모양을 넓은 것에서 긴 것으로 바꾸는 방법
Pandas: 여러 열을 그룹화하고 집계하는 방법