[PANDAS]pandas.DataFrameGroupby.sum() 옵션

pandas.DataFrame.sum 파라미터

• axis : 행, 열 계산 전환
• skipna : NA/null 값을 무시할지 결정
• numeric_only : float 형만 인식
• min_count : 유효 값이 해당 옵션 이상이면 계산 나머지는 NaN 처리

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이 글을 쓰게 된 이유는...
Groupby.sum은 옵션이 다르다^^

pandas.DataFrame.groupby.sum 파라미터

• numeric_only
• min_count

위 두개의 옵션뿐, 평소에 skipna 옵션을 잘 쓰고 있었는데 사용할 수 없어서 찾아보았고, 대신 min_count 를 사용할 수 있다는 것을 알게됨.

정확한 사용법이 헷갈려서 예시코드

df = pd.DataFrame.from_dict({'a':[float('nan'), 2, 3, 4],
                             'b':[float('nan'), float('nan'), 3, 4],
                             'c':[float('nan'), float('nan'), float('nan'), 4],
                             'd':[float('nan'), float('nan'), float('nan'), float('nan')]})

# 기본값, 유효한 값의 개수가 0(전부 NaN이면 0으로 표기)
df.sum(min_count=0)

# 유효한 값 1개 이상이면 계산
df.sum(min_count=1)

# 유효한 값 2개 이상이면 계산
df.sum(min_count=2)

# 유효한 값 3개 이상이면 계산
df.sum(min_count=3)

기본적인 건데 헷갈려서 적어두기ㅎ