pandas 기본 그룹
{
"cells": [
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"import numpy as np
",
"import pandas as pd"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### group"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"#### "
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 22,
"metadata": {
"collapsed": true
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
"
",
"
",
"
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
",
" Hand
sex
IQ
EQ
0
Right
201
62
1
Right
79
130
2
Right
175
426
3
Right
223
453
4
Right
247
359
...
...
...
...
...
195
Right
242
236
196
Right
196
257
197
Right
78
40
198
Right
122
256
199
Right
153
478
",
"200 rows × 4 columns
",
""
],
"text/plain": [
" Hand sex IQ EQ
",
"0 Right 201 62
",
"1 Right 79 130
",
"2 Right 175 426
",
"3 Right 223 453
",
"4 Right 247 359
",
".. ... .. ... ...
",
"195 Right 242 236
",
"196 Right 196 257
",
"197 Right 78 40
",
"198 Right 122 256
",
"199 Right 153 478
",
"
",
"[200 rows x 4 columns]"
]
},
"execution_count": 22,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"df = pd.DataFrame(data = {'Hand':np.random.randint(0,20,size = 200),
",
" 'sex':np.random.randint(0,2,size = 200),
",
" 'IQ':np.random.randint(35,256,size = 200),
",
" 'EQ':np.random.randint(20,512,size = 200)})
",
"#
",
"def convert(x):
",
" if x == 0:
",
" return ' '
",
" else:
",
" return ' '
",
"df['sex'] = df['sex'].apply(convert)
",
"#
",
"def convert2(x):
",
" if x < 19:
",
" return 'Right'
",
" else:
",
" return 'Left'
",
"df['Hand'] = df['Hand'].apply(convert2)
",
"df"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"#### ， ， "
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 18,
"metadata": {
"collapsed": true
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
"
",
"
",
"
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
",
" IQ
EQ
Hand
",
"
",
"
Left
211
485
Right
255
505
",
""
],
"text/plain": [
" IQ EQ
",
"Hand
",
"Left 211 485
",
"Right 255 505"
]
},
"execution_count": 18,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"# ， ， ，IQ EQ
",
"#
",
"g = df.groupby(by = ['Hand'])[['IQ','EQ']]
",
"g.max()"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 20,
"metadata": {
"collapsed": true
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
"
",
"
",
"
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
",
" IQ
EQ
Hand
",
"
",
"
Left
130.9
285.8
Right
146.9
271.2
",
""
],
"text/plain": [
" IQ EQ
",
"Hand
",
"Left 130.9 285.8
",
"Right 146.9 271.2"
]
},
"execution_count": 20,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"g = df.groupby(by = ['Hand'])[['IQ','EQ']]
",
"g.mean().round(1)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 21,
"metadata": {
"collapsed": true
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
"
",
"
",
"
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
","
",
"
",
" IQ
EQ
Hand
sex
",
"
",
"
Left
190
485
211
474
Right
255
505
255
503
",
""
],
"text/plain": [
" IQ EQ
",
"Hand sex
",
"Left 190 485
",
" 211 474
",
"Right 255 505
",
" 255 503"
]
},
"execution_count": 21,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"#
",
"g = df.groupby(by = ['Hand','sex'])
",
"g.max()"
]
}
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.8.1"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 4
}
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