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#07-Pandas(판다스) Groupby와 Pivot table

2021년 06월 11일 6 분 소요

이번 에피소드에서는 Pandas DataFrame의 groupby(), pivot_table()을 활용한 데이터 분석 방법에 대하여 다뤄 보도록 하겠습니다.

groupby()는 데이터를 피봇팅하여 통계량을 볼 수 있도록 도와주는 메서드이면서, 데이터를 특정 조건에 맞게 전처리해 줄 때로 용이합니다.

pivot_table()은 데이터를 특정 조건에 따라 행(row)과 열(column)을 기준으로 데이터를 펼쳐서 그에 대한 통계량을 볼 때 활용합니다.

모듈 import

from IPython.display import Image
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

데이터셋 로드

df = sns.load_dataset('titanic')
df.head()

	survived	pclass	sex	age	sibsp	fare	embarked	class	who	adult_male	deck	embark_town	alive	alone
0	0	3	male	22.0	1	7.2500	S	Third	man	True	NaN	Southampton	no	False
1	1	1	female	38.0	1	71.2833	C	First	woman	False	C	Cherbourg	yes	False
2	1	3	female	26.0	0	7.9250	S	Third	woman	False	NaN	Southampton	yes	True
3	1	1	female	35.0	1	53.1000	S	First	woman	False	C	Southampton	yes	False
4	0	3	male	35.0	0	8.0500	S	Third	man	True	NaN	Southampton	no	True

컬럼(columns) 설명

survivied: 생존여부 (1: 생존, 0: 사망)
pclass: 좌석 등급 (1등급, 2등급, 3등급)
sex: 성별
age: 나이
sibsp: 형제 + 배우자 수
parch: 부모 + 자녀 수
fare: 좌석 요금
embarked: 탑승 항구 (S, C, Q)
class: pclass와 동일
who: 성별과 동일
adult_male: 성인 남자 여부
deck: 데크 번호 (알파벳 + 숫자 혼용)
embark_town: 탑승 항구 이름
alive: 생존여부 (yes, no)
alone: 혼자 탑승 여부

apply() - 함수를 적용

apply()는 데이터 전처리시 굉장히 많이 활용하는 기능입니다.

좀 더 복잡한 logic을 컬럼 혹은 DataFrame에 적용하고자 할 때 사용합니다.

df.head()

	survived	pclass	sex	age	sibsp	fare	embarked	class	who	adult_male	deck	embark_town	alive	alone
0	0	3	male	22.0	1	7.2500	S	Third	man	True	NaN	Southampton	no	False
1	1	1	female	38.0	1	71.2833	C	First	woman	False	C	Cherbourg	yes	False
2	1	3	female	26.0	0	7.9250	S	Third	woman	False	NaN	Southampton	yes	True
3	1	1	female	35.0	1	53.1000	S	First	woman	False	C	Southampton	yes	False
4	0	3	male	35.0	0	8.0500	S	Third	man	True	NaN	Southampton	no	True

who 컬럼에 대하여 man은 남자, woman은 여자, child는 아이로 변경하고자 한다면 apply를 활용하여 해결할 수 있습니다.

df['who'].value_counts()

man      537
woman    271
child     83
Name: who, dtype: int64

함수(function) 정의

def transform_who(x):
    if x == 'man':
        return '남자'
    elif x == 'woman':
        return '여자'
    else:
        return '아이'

df['who'].apply(transform_who)

0      남자
1      여자
2      여자
3      여자
4      남자
       ..
886    남자
887    여자
888    여자
889    남자
890    남자
Name: who, Length: 891, dtype: object

분포를 확인하면 다음과 같습니다.

df['who'].apply(transform_who).value_counts()

남자    537
여자    271
아이     83
Name: who, dtype: int64

def transform_who(x):
    return x['fare'] / x['age']

df.apply(transform_who, axis=1)

0      0.329545
1      1.875876
2      0.304808
3      1.517143
4      0.230000
         ...   
886    0.481481
887    1.578947
888         NaN
889    1.153846
890    0.242188
Length: 891, dtype: float64

apply() - lambda 함수

간단한 logic은 함수를 굳이 정의하지 않고, lambda 함수로 쉽게 해결할 수 있습니다.

df['survived'].value_counts()

0    549
1    342
Name: survived, dtype: int64

0: 사망, 1: 생존 으로 변경하도록 하겠습니다.

df.head()

	survived	pclass	sex	age	sibsp	fare	embarked	class	who	adult_male	deck	embark_town	alive	alone
0	0	3	male	22.0	1	7.2500	S	Third	man	True	NaN	Southampton	no	False
1	1	1	female	38.0	1	71.2833	C	First	woman	False	C	Cherbourg	yes	False
2	1	3	female	26.0	0	7.9250	S	Third	woman	False	NaN	Southampton	yes	True
3	1	1	female	35.0	1	53.1000	S	First	woman	False	C	Southampton	yes	False
4	0	3	male	35.0	0	8.0500	S	Third	man	True	NaN	Southampton	no	True

df['survived'].apply(lambda x: '생존' if x == 1 else '사망')

0      사망
1      생존
2      생존
3      생존
4      사망
       ..
886    사망
887    생존
888    사망
889    생존
890    사망
Name: survived, Length: 891, dtype: object

df['survived'].apply(lambda x: '생존' if x == 1 else '사망').value_counts()

사망    549
생존    342
Name: survived, dtype: int64

groupby() - 그룹

데이터를 특정 기준으로 그룹핑할 때 활용합니다. 엑셀의 피봇테이블과 유사합니다.

df.head()

	survived	pclass	sex	age	sibsp	fare	embarked	class	who	adult_male	deck	embark_town	alive	alone
0	0	3	male	22.0	1	7.2500	S	Third	man	True	NaN	Southampton	no	False
1	1	1	female	38.0	1	71.2833	C	First	woman	False	C	Cherbourg	yes	False
2	1	3	female	26.0	0	7.9250	S	Third	woman	False	NaN	Southampton	yes	True
3	1	1	female	35.0	1	53.1000	S	First	woman	False	C	Southampton	yes	False
4	0	3	male	35.0	0	8.0500	S	Third	man	True	NaN	Southampton	no	True

타이타닉 호의 생존자와 사망자를 성별 기준으로 그룹핑하여 평균을 살펴보겠습니다.

df.groupby('sex').mean()

	survived	pclass	age	sibsp	parch	fare	adult_male	alone
sex
female	0.742038	2.159236	27.915709	0.694268	0.649682	44.479818	0.000000	0.401274
male	0.188908	2.389948	30.726645	0.429809	0.235702	25.523893	0.930676	0.712305

groupby()를 사용할 때는 반드시 aggregate 하는 통계함수와 일반적으로 같이 적용합니다.

2개 이상의 컬럼으로 그룹

2개 이상의 컬럼으로 그룹핑할 때도 list로 묶어서 지정하면 됩니다.

# 성별, 좌석등급 별 통계
df.groupby(['sex', 'pclass']).mean()

		survived	age	sibsp	parch	fare	adult_male	alone
sex	pclass
female	1	0.968085	34.611765	0.553191	0.457447	106.125798	0.000000	0.361702
	2	0.921053	28.722973	0.486842	0.605263	21.970121	0.000000	0.421053
	3	0.500000	21.750000	0.895833	0.798611	16.118810	0.000000	0.416667
male	1	0.368852	41.281386	0.311475	0.278689	67.226127	0.975410	0.614754
	2	0.157407	30.740707	0.342593	0.222222	19.741782	0.916667	0.666667
	3	0.135447	26.507589	0.498559	0.224784	12.661633	0.919308	0.760807

1개의 특정 컬럼에 대한 결과 도출

우리의 주요 관심사는 survived 컬럼입니다. 만약 survived컬럼에 대한 결과만 도출하고 싶다면 컬럼을 맨 끝에 지정합니다.

# 성별, 좌석등급 별 통계
df.groupby(['sex', 'pclass'])['survived'].mean()

sex     pclass
female  1         0.968085
        2         0.921053
        3         0.500000
male    1         0.368852
        2         0.157407
        3         0.135447
Name: survived, dtype: float64

예쁘게 출력하려면 pd.DataFrame()으로 감싸주거나, survived 컬럼을 []로 한 번 더 감싸주면 됩니다.

# 성별, 좌석등급 별 통계
df.groupby(['sex', 'pclass'])['survived'].mean()

sex     pclass
female  1         0.968085
        2         0.921053
        3         0.500000
male    1         0.368852
        2         0.157407
        3         0.135447
Name: survived, dtype: float64

# DataFrame으로 출력
pd.DataFrame(df.groupby(['sex', 'pclass'])['survived'].mean())

		survived
sex	pclass
female	1	0.968085
	2	0.921053
	3	0.500000
male	1	0.368852
	2	0.157407
	3	0.135447

# DataFrame으로 출력
df.groupby(['sex', 'pclass'])[['survived']].mean()

		survived
sex	pclass
female	1	0.968085
	2	0.921053
	3	0.500000
male	1	0.368852
	2	0.157407
	3	0.135447

reset_index(): 인덱스 초기화

reset_index(): 그룹핑된 데이터프레임의 index를 초기화하여 새로운 데이터프레임을 생성합니다.

# index 초기화
df.groupby(['sex', 'pclass'])['survived'].mean().reset_index()

	sex	pclass	survived
0	female	1	0.968085
1	female	2	0.921053
2	female	3	0.500000
3	male	1	0.368852
4	male	2	0.157407
5	male	3	0.135447

다중 컬럼에 대한 결과 도출

끝에 단일 컬럼이 아닌 여러 개의 컬럼을 지정합니다.

# 성별, 좌석등급 별 통계
df.groupby(['sex', 'pclass'])[['survived', 'age']].mean()

		survived	age
sex	pclass
female	1	0.968085	34.611765
	2	0.921053	28.722973
	3	0.500000	21.750000
male	1	0.368852	41.281386
	2	0.157407	30.740707
	3	0.135447	26.507589

다중 통계 함수 적용

여러 가지의 통계 값을 적용할 때는 agg()를 사용합니다.

# 성별, 좌석등급 별 통계
df.groupby(['sex', 'pclass'])[['survived', 'age']].agg(['mean', 'sum'])

		survived		age
		mean	sum	mean	sum
sex	pclass
female	1	0.968085	91	34.611765	2942.00
	2	0.921053	70	28.722973	2125.50
	3	0.500000	72	21.750000	2218.50
male	1	0.368852	45	41.281386	4169.42
	2	0.157407	17	30.740707	3043.33
	3	0.135447	47	26.507589	6706.42

numpy 의 통계 함수도 적용 가능합니다. (결과는 동일합니다)

# 성별, 좌석등급 별 통계
df.groupby(['sex', 'pclass'])[['survived', 'age']].agg([np.mean, np.sum])

		survived		age
		mean	sum	mean	sum
sex	pclass
female	1	0.968085	91	34.611765	2942.00
	2	0.921053	70	28.722973	2125.50
	3	0.500000	72	21.750000	2218.50
male	1	0.368852	45	41.281386	4169.42
	2	0.157407	17	30.740707	3043.33
	3	0.135447	47	26.507589	6706.42

pivot_table()

피벗테이블은 엑셀의 피벗과 동작이 유사하며, groupby()와도 동작이 유사합니다.

기본 동작 원리는 index, columns, values를 지정하여 피벗합니다.

1개 그룹에 대한 단일 컬럼 결과

# index에 그룹을 표기
df.pivot_table(index='who', values='survived')

	survived
who
child	0.590361
man	0.163873
woman	0.756458

# columns에 그룹을 표기
df.pivot_table(columns='who', values='survived')

who	child	man	woman
survived	0.590361	0.163873	0.756458

다중 그룹에 대한 단일 컬럼 결과

df.pivot_table(index=['who', 'pclass'], values='survived')

		survived
who	pclass
child	1	0.833333
	2	1.000000
	3	0.431034
man	1	0.352941
	2	0.080808
	3	0.119122
woman	1	0.978022
	2	0.909091
	3	0.491228

index에 컬럼을 중첩하지 않고 행과 열로 펼친 결과

df.pivot_table(index='who', columns='pclass', values='survived')

pclass	1	2	3
who
child	0.833333	1.000000	0.431034
man	0.352941	0.080808	0.119122
woman	0.978022	0.909091	0.491228

다중 통계함수 적용

df.pivot_table(index='who', columns='pclass', values='survived', aggfunc=['sum', 'mean'])

	sum			mean
pclass	1	2	3	1	2	3
who
child	5	19	25	0.833333	1.000000	0.431034
man	42	8	38	0.352941	0.080808	0.119122
woman	89	60	56	0.978022	0.909091	0.491228

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