[미래유망 2025-05-20(문제풀이)]

DataFrame.groupby max, min

위 데이터프레임에서 테마별 PER, PBR의 최대, 최소값을 계산하세요.

data = [
    ["2차전지(생산)", "SK이노베이션", 10.19, 1.29],
    ["해운", "팬오션", 21.23, 0.95],
    ["시스템반도체", "티엘아이", 35.97, 1.12],
    ["해운", "HMM", 21.52, 3.20],
    ["시스템반도체", "아이에이", 37.32, 3.55],
    ["2차전지(생산)", "LG화학", 83.06, 3.75]
]

columns = ["테마", "종목명", "PER", "PBR"]
df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)

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DataFrame.groupby size

위 데이터프레임에서 테마별 종목의 개수를 계산하세요.

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DataFrame.groupby get_group

위 데이터프레임을 '테마' 컬럼으로 그룹핑한 후 '2차전지(생산)' 그룹만 가져오세요.

DataFrame groupby

위 데이터프레임에서 테마별 PER의 평균을 계산하세요.

DataFrame.groupby 슬라이싱

위 데이터프레임에 대해 테마로 그룹화한 후 PER, PBR 컬럼을 슬라이싱하세요. 그 다음 두 컬럼에 대한 평균을 계산하세요.

DataFrame.groupby agg

위 데이터프레임에 대해서 '테마' 컬럼으로 그룹화한 후 max 함수를 적용하세요.

DataFrame.groupby agg

위 데이터프레임에 대해서 '테마' 컬럼으로 그룹화한 후 PER 컬럼은 max, PBR 컬럼은 min 함수를 적용해보세요.

Group 순회

위 데이터프레임에 대해 '테마'로 그룹화 한 후 순회하는 다음 코드를 실행하고 결과를 확인하세요.

groupby agg

위 데이터프레임에 대해서 '테마' 컬럼으로 그룹화한 후 PER, PBR 컬럼에 np.mean과 np.std 함수를 적용하세요.

groupby agg

위 데이터프레임에 대해서 '테마' 컬럼으로 그룹화한 후 PER, PBR 컬럼에 np.mean과 np.std 함수를 적용하세요.

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