Pandas: 값 개수가 포함된 피벗 테이블을 만드는 방법

다음 방법 중 하나를 사용하여 특정 열의 값 수를 표시하는 pandas의 피벗 테이블을 만들 수 있습니다.

방법 1: 숫자가 포함된 피벗 테이블

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

방법 2: 고유 번호가 포함된 피벗 테이블

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

다음 예에서는 다음 Pandas DataFrame에서 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd

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

#view DataFrame
df

	team position points
0 A G 4
1 A G 4
2 A F 6
3 A C 8
4 B G 9
5 B F 5
6 B F 5
7 B F 12

방법 1: 개수가 포함된 Pandas 피벗 테이블 만들기

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

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

#view pivot table
df_pivot

position C F G
team			
   A 1.0 1.0 2.0
   B NaN 3.0 1.0

결과에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다:

• C팀의 A팀에 대한 ‘포인트’ 열에는 1개의 값이 있습니다.
• 위치 F에 있는 팀 A의 “포인트” 열에는 1개의 값이 있습니다.
• A팀의 G포지션에 대한 ‘포인트’ 열에는 2개의 값이 있습니다.

등등.

방법 2: 고유 개수를 사용하여 Pandas 피벗 테이블 만들기

다음 코드는 DataFrame의 각 “팀” 및 “위치”에 대한 “포인트” 값의 고유한 총 개수를 표시하는 Pandas에서 피벗 테이블을 생성하는 방법을 보여줍니다.

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

#view pivot table
df_pivot

position C F G
team			
   A 1.0 1.0 1.0
   B NaN 2.0 1.0

결과에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다:

• C팀의 A팀에 대한 “포인트” 열에는 고유한 값이 1개 있습니다.
• 위치 F에 있는 팀 A의 “포인트” 열에는 1개의 고유 값이 있습니다.
• A팀의 G 포지션에 대한 ‘포인트’ 열에는 고유한 값이 1개 있습니다.

등등.

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