전영호의 개발 블로그

import pandas as pd
df = pd.read_csv("../data_set/2.데이터 클린징/group_sample.csv")
df

# class 컬럼을 기준으로 그루핑
df_class = df.groupby(['class'])
df_class

# 원하는 그룹을 확인하고자 할때
# get_group() 을 사용
df_class.get_group("A")

# 각 그룹의 평균을 구하는 방법
# numeric_only 속성을 True 로 넣어
# 문자 값을 제외한 숫자만 평균을 구한다
df_class.mean( numeric_only = True )

# 여러 기준으로 그룹화 가능
df.groupby(['class', 'sex'])

# 여러 기준으로 그룹화된 그룹의 각 평균을 출력
df.groupby(['class', 'sex']).mean()

# 수학의 평균만 출력
df_class[['math']].mean()

# class 별로 묶인 것들의 갯수를 확인
df_class.count()

import numpy as np

# numpy 를 사용해 수학의 최댓값과 영어의 최솟값을 구함
df_class.agg( { 'math':'max', 'english':'min' } )

# 최댓값, 최솟값을 다른 형태로 출력
df_class.agg({'math':'max', 'english':'min'})

# 수학의 합, 영어의 평균을 출력
df_class.agg({'math':'sum', 'english':'mean'})

# 수학의 합과 최댓값을 둘 다 구하고 영어의 평균을 구함
df_class.agg({'math': ['sum', 'max'], 'english':'mean'})