Pandas: 피벗 테이블에 소계를 추가하는 방법

Pandas 피벗 테이블에 부분합을 추가하려는 경우가 종종 있습니다.

다행히도 pandas의 내장 기능을 사용하면 쉽게 할 수 있습니다.

다음 예에서는 이를 수행하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas PivotTable에 소계 추가

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'],
                   ' all_star ': ['Y', 'N', 'Y', 'Y', 'N', 'N', 'N', 'Y'],
                   ' points ': [4, 4, 6, 8, 9, 5, 5, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team position all_star points
0 AGY 4
1 AGN 4
2 AFY 6
3 AFY 8
4 BGN 9
5 BFN 5
6 BFN 5
7 BFY 12

다음 코드를 사용하여 DataFrame의 team , all_star 및 position 의 각 조합에 대한 포인트 합계를 표시하는 pandas의 피벗 테이블을 만들 수 있습니다.

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

#view pivot table
print (my_table)

FG position
team all_star           
AN NaN 4.0
     Y 14.0 4.0
BN 10.0 9.0
     Y 12.0 NaN

이제 각 팀과 위치에 대한 소계 점수를 표시하는 소계 행을 추가한다고 가정해 보겠습니다.

이를 위해 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

 #add subtotals row to pivot table
p.d. concat ([
    y. append ( y.sum (). rename ((x, ' Total ')))
    for x, y in my_table. groupby (level= 0 )
]). append ( my_table.sum (). rename ((' Large ', ' Total ')))

	position F G
team all_star		
A N NaN 4.0
               Y 7.0 4.0
           Overall 7.0 8.0
B N 5.0 9.0
               Y 12.0 NaN
           Total 17.0 9.0
Grand Total 24.0 17.0

이제 각 팀과 직위에 대한 소계 점수를 표시하는 두 개의 소계 행과 각 열의 총합계를 표시하는 총합계 행이 있습니다.

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

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: 값 개수가 포함된 피벗 테이블을 만드는 방법
Pandas: 피벗 테이블의 NaN 값을 0으로 바꾸는 방법
Pandas: 피벗 테이블을 DataFrame으로 변환하는 방법