-
[Python] pandas groupby - count, max, min, mean, sum, aggPython/Python For Analytics 2019. 10. 28. 20:11
2X8 Sample DataSet
import pandas as pd lst_A = ['a','b','c', 'a', 'a', 'b', 'c', 'c'] lst_B = [10,15,20,15,30,40,35,5] df = pd.DataFrame([ x for x in zip(lst_A,lst_B)], columns=['Data','Score']) df
count : 그룹화 되는 데이터의 갯수
df.groupby('Data').count()
max : 그룹화 되는 데이터의 최대값
df.groupby('Data').max()
min : 그룹화 되는 데이터의 최소값
df.groupby('Data').min()
sum : 그룹화 되는 데이터의 합
df.groupby('Data').sum()
mean : 그룹화 되는 데이터의 평균값
df.groupby('Data').mean()
agg : 지정 데이터를 중심으로 하나 이상의 작업을 할 때
df.groupby('Data').agg(['count','max','min','sum','mean'])
'Python > Python For Analytics' 카테고리의 다른 글
[Python] numpy.where 를 이용하여 컬럼을 다양한 데이터 타입과 비교 (0) 2020.01.21 [Python] pandas dataframe 리스트로 변환 (0) 2019.10.30 [Python] numpy setdiff1d(차집합)을 이용한 2개의 텍스트 파일 비교 (0) 2019.10.30 [Python] pandas rank를 이용한 순위 표시 (0) 2019.10.28 [Python] pandas의 sort_values를 이용한 dataframe 정렬 (0) 2019.10.24 [Python] Pandas를 이용한 IIS 웹 로그 분석 (sc-bytes, cs-bytes) (0) 2019.10.23 [Python] Pandas DataFrame 컬럼명 특정 문자로 변경 (0) 2019.09.25 [Python] pandas datetime 타입 시간/주/일 더하기 (0) 2019.09.06