달나라 노트

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, ..

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', ..

이 글에선 Pandas의 DataFrame에 groupby와 rolling method를 동시에 사용하는 예시를 보겠습니다. 이 글 이전에 아래 2개의 글을 먼저 읽고 오면 이해하는데 도움이 됩니다. https://cosmosproject.tistory.com/156 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.. cosmosproje..

DataFrame.groupby groupby는 특정 컬럼에 존재하는 값들에 대해서 동일한 값을 가진 행끼리 그룹화하고 그룹화된 행들에 어떤 연산(합, 평균, 최대, 최소 등)을 해주는 기능을 가집니다. 먼저 test용 DataFrame을 생성합니다. 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..