✏️ 24.12.24 TIL

📅 TO DO

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• Pandas 개인과제 6번 풀이
• Pandas 개인 과제 해설 라이브세션
• Pandas 라이브세션 3회차 복습

▶ Pandas 개인 과제

6번 문제. SQL 문법 → 파이썬 문법

• 샘플 데이터를 기반으로 월별 주문 건수 계산
• 주문이 없는 달도 0건으로 포함
• 지난달 대비 주문 건수 증감율 계산
• 결과는 연-월 순 정렬 + 증감율 소수점 둘째 자리까지 반올림

# Skeleton 코드
import pandas as pd
orders = pd.read_csv(""orders.csv")

# 컬럼명 짧게 수정 (order_purchase_timestamp → order_time)
# df.rename() 활용
orders.rename(columns={'order_purchase_timestamp':'order_time'}, inplace=True)

# order_time 컬럼 dtype 변경 (object → datetime)
# pandas.to_datetime() 활용
orders['order_time'] = pd.to_datetime(orders['order_time'])

# Date_Format 수정 (예: '2026-10') + month 컬럼에 추가
# Series.dt.strftime() 활용
orders['months'] = orders['order_time'].dt.strftime('%Y-%m')

# 모든 연월이 담긴 데이터프레임 생성 
# pd.date_range() 활용
all_months = pd.date_range(start = orders['order_time'].min(), end = orders['order_time'].max(),freq="MS")
all_months = pd.DataFrame(all_months, columns=['months'])

# Date_Format 수정 
all_months['months'] = all_months['months'].dt.strftime('%Y-%m')

# orders 데이터프레임 기반 월별 주문량 count
# df.groupby().count() 활용
orders_month = orders.groupby(['months'])['order_id'].count().reset_index()

# column명 수정 (order_id → order_count)
orders_month = orders_month.rename(columns={'order_id':'order_count'})

# all_months + orders 데이터프레임 합치기
# pd.merge() 활용
all_months_table = pd.merge(all_months, orders_month, how='left', on = 'months')

# 결측값 0처리
# df.fillna() 활용
all_months_table['order_count'] = all_months_table['order_count'].fillna(value=0)

# 전월 주문건수 컬럼 추가
# df.shift() 활용
all_months_table['before_order_count'] = all_months_table['order_count'].shift(1)

# 증감율 계산 - 조건에 따라 다른 계산식 적용
# df.loc[조건식, column] = value 활용
all_months_table['growth_rate'] = 0
all_months_table.loc[all_months_table['before_order_count'] == 0, "growth_rate"] = all_months_table['order_count'] * 100
all_months_table.loc[all_months_table['before_order_count'] != 0, "growth_rate"] = (all_months_table['order_count']-all_months_table['before_order_count']) / all_months_table['before_order_count'] * 100

# 소수점 둘째 자리까지 반올림
# round() 활용
all_months_table['growth_rate'] = round(all_months_table['growth_rate'],2)

# 컬럼명 수정(order_count → cnt_orders)
all_months_table.rename(columns={'order_count':'cnt_orders'}, inplace=True)

# 필요한 컬럼만 추출
all_months_table[['months', 'cnt_orders','growth_rate']]