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달나라 노트

Python Pandas : groupby & aggregate (동시에 여러 column에 다양한 aggregate 함수 적용하기)

일반적으로 pandas의 groupby를 이용하면 한번에 하나의 aggregate function밖에 사용할 수 없습니다. import pandas as pd dict_item = { 'date': [ 20200101, 20200102, 20200103, 20200101, 20200102, 20200103, 20200101, 20200102, 20200103, 20200101, 20200102, 20200103, 20200104 ], 'item_id': [ 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4 ], 'item_name': [ 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd', 'd', 'd' ], 'price': [ 1000, ..
Python/Python Pandas 2023. 2. 3. 19:13
Python Pandas : transform (유사 window function, 집계 결과를 index별로 추가하기)

transform method는 DataFrame에서 groupby로 집계한 결과를 동일한 index를 가진 행에 넣어서 return해줍니다. 말만 들으면 무슨 소린지 잘 감이 오지 않는데 실제 예시를 봅시다. import pandas as pd dict_item = { 'date': [ 20200101, 20200102, 20200103, 20200101, 20200102, 20200103, 20200101, 20200102, 20200103, 20200101, 20200102, 20200103, 20200104 ], 'item_id': [ 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4 ], 'item_name': [ 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', ..
Python/Python Pandas 2023. 1. 31. 02:09
Python Pandas : rolling (DataFrame window function)

Pandas에서 사용할 수 있는 window function 기능을 알아봅시다. import pandas as pd dict_test = { 'col1': [1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4], 'col2': [1000, 1100, 2100, 2050, 3000, 3100, 3200, 4200], 'col3': ['a', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'd', 'e'] } df_test = pd.DataFrame(dict_test) # print(df_test) # print(type(df_test)) - Output col1 col2 col3 0 1 1000 a 1 1 1100 b 2 2 2100 a 3 2 2050 c 4 3 3000 a 5 3 3100 a 6 3 3200 d 7..
Python/Python Pandas 2021. 1. 22. 16:46
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