Groupby 값을 계산하려면 Pandas DataFrame의 groupby(), size() 및 unstack() 메서드를 사용합니다. 먼저 3개의 열이 있는 DataFrame을 만듭니다. -
dataFrame = pd.DataFrame({
'Product Category': ['Computer', 'Mobile Phone', 'Electronics', 'Electronics', 'Computer', 'Mobile Phone'],'Product Name': ['Keyboard', 'Charger', 'SmartTV', 'Camera', 'Graphic Card', 'Earphone'],'Quantity': [10, 50, 10, 20, 25, 50]})
이제 groupby 값은 groupby() 메서드로 계산됩니다. 개수에는 size() 및 unstack()을 사용합니다. unstack()은 새로운 수준의 열 레이블을 제공합니다. -
dataFrame = dataFrame.groupby(['Product Category', 'Product Name', 'Quantity']).size().unstack(fill_value=0)
예시
다음은 전체 코드입니다 -
import pandas as pd
# create a dataframe with 3 columns
dataFrame = pd.DataFrame({
'Product Category': ['Computer', 'Mobile Phone', 'Electronics', 'Electronics', 'Computer', 'Mobile Phone'],'Product Name': ['Keyboard', 'Charger', 'SmartTV', 'Camera', 'Graphic Card', 'Earphone'],'Quantity': [10, 50, 10, 20, 25, 50]})
# dataframe
print"Dataframe...\n",dataFrame
# count and unstack
dataFrame = dataFrame.groupby(['Product Category', 'Product Name', 'Quantity']).size().unstack(fill_value=0)
print"\nResultant DataFrame...\n",dataFrame 출력
이것은 다음과 같은 출력을 생성합니다 -
Dataframe... Product Category Product Name Quantity 0 Computer Keyboard 10 1 Mobile Phone Charger 50 2 Electronics SmartTV 10 3 Electronics Camera 20 4 Computer Graphic Card 25 5 Mobile Phone Earphone 50 Resultant DataFrame... Quantity 10 20 25 50 Product Category Product Name Computer Graphic Card 0 0 1 0 Keyboard 1 0 0 0 Electronics Camera 0 1 0 0 SmartTV 1 0 0 0 Mobile Phone Charger 0 0 0 1 Earphone 0 0 0 1