Python/Pandas Tutorial

[Python] Pandas Tutorial :: groupby

슈퍼짱짱 2020. 10. 7. 16:40
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판다스 groupby 로 집계하기

 

실습은 iris 데이터로 진행한다.

iris.csv
0.00MB

 

먼저 pandas 를 import 하고 실습 데이터를 불러온다.

 

# 0. import pandas library
import pandas as pd

# 1. load iris data
data = pd.read_csv("01. Data/iris.csv")

 

> data.head()

 

   sepal.length  sepal.width  petal.length  petal.width variety

0           5.1          3.5           1.4          0.2  Setosa

1           4.9          3.0           1.4          0.2  Setosa

2           4.7          3.2           1.3          0.2  Setosa

3           4.6          3.1           1.5          0.2  Setosa

4           5.0          3.6           1.4          0.2  Setosa

 

개인적인 편의를 위해 variety 컬럼명을 Species로 바꾸어 주었다. (R에서 iris 데이터 컬럼명과 맞춰주었다.)

 

data = data.rename(columns = {"variety":"Species"})

 

각 컬럼의 타입은 다음과 같다.

 

> data.dtypes

 

sepal.length    float64

sepal.width     float64

petal.length    float64

petal.width     float64

Species          object

dtype: object

 

왼쪽부터 4개 컬럼은 숫자형, 마지막 Species 컬럼만 character 형이다.

참고로 Species 는 'Setosa', 'Versicolor', 'Virginica' 로 이루어져 있다. (data.Species.unique() 로 확인 가능)

 

data.describe() 로 numerial 컬럼들의 간단한 분포를 파악할 수 있다. 이는 R 에서 summary 와 비슷한 역할을 한다.

 

> data.describe()

 

       sepal.length  sepal.width  petal.length  petal.width

count    150.000000   150.000000    150.000000   150.000000

mean       5.843333     3.057333      3.758000     1.199333

std        0.828066     0.435866      1.765298     0.762238

min        4.300000     2.000000      1.000000     0.100000

25%        5.100000     2.800000      1.600000     0.300000

50%        5.800000     3.000000      4.350000     1.300000

75%        6.400000     3.300000      5.100000     1.800000

max        7.900000     4.400000      6.900000     2.500000

 


 

꽃의 종류인 Species 별 데이터 개수를 파악하는 방법은 다음과 같다.

 

> data.groupby("Species").size()

 

Species
Setosa        50
Versicolor    50
Virginica     50
dtype: int64

 

참고로 각 group 별 이름, 개수, 상위 2개 데이터를 보기 좋게 print 하는 방법은 다음과 같다.

 

groupby_Species = data.groupby('Species')

for name, group in groupby_Species :
    print(name + " : " + str(len(group))) ## group 별 개수
    print(group.head(2)) ## group 별 상위 2개 데이터셋
    print() ## 줄바꿈

 

Setosa : 50

   sepal.length  sepal.width  petal.length  petal.width Species

0           5.1          3.5           1.4          0.2  Setosa

1           4.9          3.0           1.4          0.2  Setosa

 

Versicolor : 50

    sepal.length  sepal.width  petal.length  petal.width     Species

50           7.0          3.2           4.7          1.4  Versicolor

51           6.4          3.2           4.5          1.5  Versicolor

 

Virginica : 50

     sepal.length  sepal.width  petal.length  petal.width    Species

100           6.3          3.3           6.0          2.5  Virginica

101           5.8          2.7           5.1          1.9  Virginica

 

 

 

이제 sepal.length 를 Species 별로 aggregate 하는 방법이다.

 

평균은 다음과 같이 구한다.

 

data.groupby("Species")["sepal.length"].mean()

 

Species

Setosa        5.006

Versicolor    5.936

Virginica     6.588

Name: sepal.length, dtype: float64

 

평균이 아니라 합, 최소값, 최대값은 mean() 대신 sum(), min(), max() 로 가능하다. 원하는 function을 넣어주면 된다.

 

직접 정의한 function도 적용 할 수 있는데 apply("FUNCTION") 으로 넣어주면 된다.

예를 들어, (최대값 - 최소값) 을 return 하는 fun 이라는 이름의 function 을 적용한다고 가정하면 적용하는 방법은 다음과 같다.

 

def fun(x) :
    return(max(x) - min(x))

data.groupby("Species")["sepal.length"].apply(fun)

 

Species

Setosa        1.5

Versicolor    2.1

Virginica     3.0

Name: sepal.length, dtype: float64

 


특정 variable 이 아닌 모든 숫자형 변수에 대해 특정 group으로 aggrgate 하는 방법은 다음과 같다.

데이터에 숫자형이 아닌 컬럼에 대해서는 결과를 return 해주지 않는다. 

 

data.groupby(data.Species).mean()

 

            sepal.length  sepal.width  petal.length  petal.width

Species                                                         

Setosa             5.006        3.428         1.462        0.246

Versicolor         5.936        2.770         4.260        1.326

Virginica          6.588        2.974         5.552        2.026

 


 

두 개의 변수로 groupby 하는 방법은 다음과 같다.

 

먼저, sepal.width 를 기준으로 3보다 작으면 "low", 크면 "high" 를 가진 sepal.width2 라는 컬럼을 생성해준다.

 

import numpy as np
data['sepal.width2'] = np.where(data['sepal.width'] < 3 , "low", "high")

 

> data.head(2)

 

   sepal.length  sepal.width  petal.length  petal.width Species sepal.width2

0           5.1          3.5           1.4          0.2  Setosa         high

1           4.9          3.0           1.4          0.2  Setosa         high

 

참고로 생성된 high 와 low의 개수는 다음과 같다. value_counts() 는 R 에서 table() 과 같은 결과를 리턴한다.

 

> data['sepal.width2'].value_counts()

 

high    93
low     57

 

이제 Species 와 sepal.width2 로 집계하는 방법은 다음과 같다.

 

> data.groupby(["Species","sepal.width2"]).mean()

 

                         sepal.length  sepal.width  petal.length  petal.width

Species    sepal.width2                                                      

Setosa     high              5.029167     3.462500      1.466667     0.245833

           low               4.450000     2.600000      1.350000     0.250000

Versicolor high              6.218750     3.100000      4.543750     1.487500

           low               5.802941     2.614706      4.126471     1.250000

Virginica  high              6.768966     3.182759      5.641379     2.127586

           low               6.338095     2.685714      5.428571     1.885714

 

unstack() 으로 좀 더 보기 좋은 결과를 얻을 수 있다.

 

> data.groupby(["Species","sepal.width2"]).mean().unstack()

 

             sepal.length           sepal.width           petal.length  \

sepal.width2         high       low        high       low         high   

Species                                                                  

Setosa           5.029167  4.450000    3.462500  2.600000     1.466667   

Versicolor       6.218750  5.802941    3.100000  2.614706     4.543750   

Virginica        6.768966  6.338095    3.182759  2.685714     5.641379   

                       petal.width            

 

sepal.width2       low        high       low  

Species                                       

Setosa        1.350000    0.245833  0.250000  

Versicolor    4.126471    1.487500  1.250000  

Virginica     5.428571    2.127586  1.885714 

 

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