Pandas: groupby()를 사용한 후 그룹을 얻는 방법

Pandas DataFrame에서 groupby() 함수를 사용한 후 다음 방법을 사용하여 특정 그룹을 가져올 수 있습니다.

방법 1: groupby()를 사용한 후 그룹 가져오기

 grouped_df. get_group (' A ')

방법 2: groupby()를 사용한 후 그룹에서 특정 열 가져오기

 grouped_df[[' column1 ', ' column3 ']]. get_group (' A ')

다음 예에서는 다음 pandas DataFrame에서 실제로 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' store ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' sales ': [12, 15, 24, 24, 14, 19, 12, 38],
                   ' refunds ': [4, 8, 7, 7, 10, 5, 4, 11]})

#view DataFrame
print (df)

  store sales refunds
0 to 12 4
1 to 15 8
2 to 24 7
3 to 24 7
4 B 14 10
5 B 19 5
6 B 12 4
7 B 38 11

예시 1: groupby()를 사용한 후 그룹 가져오기

다음 코드는 groupby( ) 함수를 사용하여 매장 이름별로 행을 그룹화한 다음 get_group() 함수를 사용하여 그룹 이름이 “A”인 그룹에 속하는 모든 행을 검색하는 방법을 보여줍니다.

 #group rows of DataFrame based on value in 'store' column
grouped_stores = df. groupby ([' store '])

#get all rows that belong to group name 'A'
grouped_stores. get_group (' A ')

    store sales refunds
0 to 12 4
1 to 15 8
2 to 24 7
3 to 24 7

get_group() 은 그룹 이름이 “A”인 그룹에 속하는 모든 행을 반환합니다.

예 2: groupby()를 사용한 후 그룹에서 특정 열 가져오기

다음 코드는 groupby( ) 함수를 사용하여 매장 이름별로 행을 그룹화한 다음 get_group() 함수를 사용하여 “sales” 및 “Refunds” 열에 대해서만 그룹 이름이 “A”인 그룹에 속하는 모든 행을 검색하는 방법을 보여줍니다. :

 #group rows of DataFrame based on value in 'store' column
grouped_stores = df. groupby ([' store '])

#get all rows that belong to group name 'A' for sales and refunds columns
grouped_stores[[' store ', ' refunds ']]. get_group (' A ')

    store refunds
0 to 4
1 to 8
2 to 7
3 to 7

get_group()은 “sales” 및 “refunds” 열에 대해서만 그룹 이름이 “A”인 그룹에 속하는 모든 행을 반환합니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 GroupBy 합계를 수행하는 방법
Pandas에서 Groupby 및 Plot을 사용하는 방법
Pandas에서 GroupBy를 사용하여 고유한 값을 계산하는 방법