excel처럼 pandas에서도 pivot table을 활용 할 수 있다 !

pivot_table() 함수의 기본 구성요소

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• 행 인덱스 (index)
• 열 인덱스 (columns)
• 데이터 값 (values)
• 데이터 집계함수 (aggfunc)
• Nan 처리 (fill_values)
  각 구성요소에 적용할 데이터프레임의 열을 각각 함수의 인자로 전달한다.

pivot_table 실습

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1. 데이터 불러오기
   pip install openpyxl : python에서 excel을 불러오기위한 명령어
   df = pd.read_excel("../data/02. sales-funnel.xlsx") : 파일경로로 데이터 불러오기

2. 피봇테이블 생성

• pd.pivot_table(df, index = "Name", values = "Price")
• df.pivot_table(index = "Name", values = "Price")
  두가지 모두 동일한 피봇테이블 생성
  df데이터의 경우 pandas의 data frame구조이므로,
  .pivot_table 메서드를 바로 사용 할 수 있다.

3. 구성요소 활용

df.pivot_table(						#pivot table 생성
    index = ["Manager","Rep"],		#index (열) 설정
    values = ["Price"],				#data 설정
    columns="Product" ,				#columns (행) 설정
    aggfunc=[np.sum,len],			#집계함수 (sum, count)
    fill_value=0,					#Non값 존재 시 0
    margins = True					#하단 총계(all)추가
)

필요에 맞게 index와 columns(생략가능) value를 설정하여 피봇테이블을 생성 할 수 있다.

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Daily Study Note