집계

• 집계 함수를 통해서 판다스의 열 을 기준으로 집계를 한다.

열 하나 집계

• 특정 열의 값 합은 다음과 같이 구할 수 있습니다.

data['MonthlyIncome'].sum()

• 'MonthlyIncome' 의 합
• 단일 열

data[['MonthlyIncome', 'TotalWorkingYears']].mean()

• 'MonthlyIncome' 과 'TotalWorkingYears' 의 각각의 평균
• 이때 dtype 도 확인 가능하다.

group by (그룹별 집계)

data['MaritalStatus'].unique()

data['MaritalStatus'].value_counts()

• 만약 MaritalStatus 의 고유값 개수 별로 합을 구하고 싶을떄 사용한다.
• 해당 컬럼은 수치형 데이터 여야 한다.

# dataFrame.groupby('집계기준컬럼' , as_index = 집계기준이 되는 열이 인덱스 열인가)['집계할 컬럼'].집계함수()
data.groupby('MaritalStatus',as_index = True)['Age'].mean()

# MaritalStatus 별 Age 평균 --> 데이터프레임
data.groupby('MaritalStatus', as_index=False)[['Age']].mean()

여러 열 집계

• 리스트 형태로 groupby 를 구하면 된다.
• 여러 열에 대한 집계를 같이 할 수 있습니다.
• [ ['feature1', 'feature2'] ].sum() 형태와 같이 집계 대상 열을 리스트로 지정합니다.

data.groupby('MaritalStatus', as_index=False)[['Age','MonthlyIncome']].mean()

여러 함수로 한꺼번에 집계

data_agg = data.groupby('MaritalStatus', as_index=False)[['MonthlyIncome']].agg(['min','max','mean'])

• agg 는 함수를 기준으로 컬럼을 만들어서 만들어준다.