데이터 요약하기

Python으로 하는 탐색적 데이터 분석

Izzy Weber

Curriculum Manager, DataCamp

데이터 그룹 탐색하기

.groupby()는 범주별로 데이터를 그룹화합니다
집계 함수는 그룹화된 데이터를 요약하는 방법을 나타냅니다

books[["genre", "rating", "year"]].groupby("genre").mean()

|       genre |   rating |        year |
|-------------|----------|-------------|
|   Childrens | 4.780000 | 2015.075000 |
|     Fiction | 4.570229 | 2013.022901 |
| Non Fiction | 4.598324 | 2013.513966 |

집계 함수

합계: .sum()
개수: .count()
최소: .min()
최대: .max()
분산: .var()
표준편차: .std()

비그룹 데이터 집계

.agg()는 데이터프레임 전반에 걸쳐 집계 함수를 적용합니다

books[["rating", "year"]].agg(["mean", "std"])

|      |   rating |        year |
|------|----------|-------------|
| mean | 4.608571 | 2013.508571 |
|  std | 0.226941 |     3.28471 |

열별 집계 지정

books.agg({"rating": ["mean", "std"], "year": ["median"]})

|        |   rating |   year |
|--------|----------|--------|
|   mean | 4.608571 |    NaN |
|    std | 0.226941 |    NaN |
| median |      NaN | 2013.0 |

요약 열 이름 지정

books.groupby("genre").agg(
    mean_rating=("rating", "mean"),
    std_rating=("rating", "std"),
    median_year=("year", "median")
)

|  genre      | mean_rating | std_rating | median_year |
|-------------|-------------|------------|-------------|
|   Childrens |    4.780000 |   0.122370 |      2015.0 |
|     Fiction |    4.570229 |   0.281123 |      2013.0 |
| Non Fiction |    4.598324 |   0.179411 |      2013.0 |

범주형 요약 정보 시각화하기

sns.barplot(data=books, x="genre", y="rating")
plt.show()

a barplot of book genres and their average ratings

연습해 봅시다!

Python으로 하는 탐색적 데이터 분석