Pandas: groupby를 사용하여 목록의 행을 그룹화하는 방법

다음 방법을 사용하면 Pandas에서 GroupBy를 사용하여 DataFrame 행을 목록으로 그룹화할 수 있습니다.

방법 1: 하나의 열에 대한 목록의 행 그룹화

 df. groupby (' group_var ')[' values_var ']. agg ( list ). reset_index (name=' values_var ')

방법 2: 여러 열에 대한 목록의 행 그룹화

 df. groupby (' team '). agg (list)

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

 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],
                   ' assists ': [6, 8, 9, 11, 13, 8, 8, 15, 10]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists
0 to 10 6
1 to 10 8
2 to 12 9
3 to 15 11
4 B 19 13
5 B 23 8
6 C 20 8
7 C 20 15
8 C 26 10

예 1: 하나의 열에 대한 목록의 행 그룹화

다음 구문을 사용하여 팀 열별로 행을 그룹화하고 포인트 열 값에 대한 목록을 생성할 수 있습니다.

 #group points values into list by team
df. groupby (' team ')[' points ']. agg ( list ). reset_index (name=' points ')

     team points
0 A [10, 10, 12, 15]
1 B [19, 23]
2 C [20, 20, 26]

DataFrame에서 각 고유 팀에 대한 포인트 값 목록이 생성되는 것을 볼 수 있습니다.

예 2: 여러 열에 대한 목록의 행 그룹화

다음 구문을 사용하여 팀 열별로 행을 그룹화하고 포인트 및 지원 열에 대한 값 목록을 생성할 수 있습니다.

 #group points and assists values into lists by team
df. groupby (' team '). agg ( list )

	assist points
team		
A [10, 10, 12, 15] [6, 8, 9, 11]
B [19, 23] [13, 8]
C [20, 20, 26] [8, 15, 10]

DataFrame에서 각 고유 팀에 대해 포인트 값 목록과 어시스트 값 목록이 생성되는 것을 볼 수 있습니다.

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: 그룹별로 모드를 계산하는 방법
Pandas: 그룹별 상관관계를 계산하는 방법