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10.1.3 사전과 Series 에서 그룹핑하기

groupby메서드 

10.1.4 함수로 그룹핑하기

이름의 길이별로 그룹을 묶고 싶다면 이름의 길이가 담긴 배열을 만들어 넘기는 대신 len 함수를 넘기면 된다.

groupby(len).sum()

groupby([len. key_list]).min()

10.1.5 색인 단계로 그룹핑하기

import pandas as pd
import numpy as np
columns = pd.MultiIndex.from_arrays([['US','US','US','JP','JP'],
                                    [1,3,5,1,3]],
                                   names = ['city','tenor'])

hire_df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,5), columns = columns)
hire_df.groupby(level='city', axis=1).count()

10.2 데이터 집계

데이터 집계는 배열로 부터 스칼라값을 만들어내는 모든 데이터 변환 작업을 말한다.

최적화된 groupby 메서드

quantilte 메서드는 Groupby 만을 위해 구현되지 않았지만 Series 메서드이기 때문에 여기서 사용할 수 있다.

aggregate나 agg메서드에 해당 함수를 넘기면 된다.

describe 같은 메서드는 데이터를 집계하지 않는데도 잘 작동함을 확인 할 수 있다.

10.2.1 컬럼에 여러 가지 함수 적용하기

aggregate -> agg

10.2.2 색인 되지 않은 형태로 집계된 데이터 반환하기

as_index = False 불필요한 계산을 피할 수있다.

10.3 Apply: 일반적인 분리-적용-병합

apply()

10.3.1 그룹 색인 생략하기

group_keys = False

10.3.2 변위치 분석과 버킷 분석

cut : 임의의 데이터 묶음을 cut

qcut