Pandas: groupby 개체의 모드를 계산하는 방법

다음 구문을 사용하여 Pandas의 GroupBy 개체에서 모드를 계산할 수 있습니다.

 df. groupby ([' group_var '])[' value_var ']. agg ( pd.Series.mode )

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: GroupBy 개체의 계산 모드

서로 다른 팀의 농구 선수들이 득점한 점수를 보여주는 다음과 같은 팬더 DataFrame이 있다고 가정합니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
                   ' points ': [10, 10, 12, 15, 19, 23, 20, 20, 26]})

#view DataFrame
print (df)

  team points
0 to 10
1 to 10
2 to 12
3 to 15
4 B 19
5 B 23
6 C 20
7 C 20
8 C 26

다음 구문을 사용하여 각 팀의 패션 포인트 값을 계산할 수 있습니다.

 #calculate mode points value for each team
df. groupby ([' team '])[' points ']. agg ( pd.Series.mode )

team
At 10
B [19, 23]
C 20
Name: points, dtype: object

결과를 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

• A팀의 패션 포인트 값은 10 입니다.
• B팀의 패션 포인트 값은 19 와 23 이다.
• C팀의 패션 포인트 값은 20 입니다.

그룹에 여러 모드가 있는 경우 다음 구문을 사용하여 각 모드를 다른 줄에 표시할 수 있습니다.

 #calculate mode points value for each team
df. groupby ([' team '])[' points ']. apply ( pd.Series.mode )

team   
At 0 10
B 0 19
      1 23
C 0 20
Name: points, dtype: int64

참고 : 여기 에서 pandas의 GroupBy 작업에 대한 전체 문서를 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: 그룹당 누적 합계를 계산하는 방법
Pandas: 그룹별로 고유한 값을 계산하는 방법
Pandas: 그룹별 상관관계를 계산하는 방법