TL;DR

multiIndex의 series를 보기 쉽게 하는데 unstack 가 편리했습니다.

group by 후 처리

pandas의 DataFrame은 여러 column에서 groupby 를 하면 index가 MultiIndex 이라는 것이 됩니다. 처리하는데 조금 막혔으므로 비망록으로서 했던 것을 씁니다.

환경

여기서는

Python == 3.8

pandas == 1.1.3

에서 실행 중입니다.

데이터 준비

예를 들어 다음과 같은 데이터가 있다고 가정합니다.

import datetime
import random
import pandas as pd

item_list = ['A', 'A', 'A', 'B', 'C','C', 'D']
data_records = []
ts = datetime.datetime.now()
for _ in range(1000):
    ts += datetime.timedelta(seconds=random.randint(200, 3600))
    data_records.append({
        'ts': ts,
        'wday': ts.weekday(),
        'item': random.choice(item_list),
        'qty': random.randint(1, 5)
    })
df = pd.DataFrame(data_records)

df 로

이런 느낌의 것을 얻을 수 있을 것입니다.

여기에서

ts: 타임스탬프

wday: 요일

item: 상품(ID)

qty: 개수

뭔가 EC 사이트의 로그와 같은 것을 가정합니다.

하고 싶은 일

여기서, 요일마다 어느 아이템이 합계 얼마나 팔리는지를 보고 싶습니다. 사실은 ts 로 기간을 지정하는 것이 보통입니다만, 그것은 두고, 다음과 같은 일을 한다고 생각합니다.

df.groupby(['wday', 'item']).qty.sum()

그러면 다음과 같은 것을 얻을 수 있습니다.

나쁘지는 않지만, 또 하나 보기 어렵습니다. 여기서 unstack

df.groupby(['wday', 'item']).qty.sum().unstack()

되었습니다.

참고

자세한 것은 pandas 공식 문서 에 제대로 써 있습니다.