Pandas는 Python에서 데이터 조작 및 분석을 위한 강력한 라이브러리입니다. 피벗 테이블은 데이터를 한 번 더 집계하고 집계 된 결과를 표 형태로 표시하는 데 사용되는 유용한 기능입니다. 이번 블로그 포스트에서는 pandas의 피벗 테이블 기능을 사용하여 마진 값을 계산하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

마진 계산이란?

마진은 테이블의 행 또는 열에 대한 합계입니다. 즉, 행의 합계는 각 행의 값의 합이고 열의 합계는 각 열의 값의 합입니다. 마진 값을 계산하여 전체 데이터의 합계 또는 평균을 확인하거나 특정 조건에 따른 부분 집계를 수행 할 수 있습니다.

예시: 판매 데이터 분석

다음은 판매 데이터를 기반으로 한 예시입니다. 아래와 같은 데이터 프레임이 있다고 가정해 봅시다.

import pandas as pd

data = {'Region': ['East', 'West', 'North', 'South', 'East', 'West', 'North', 'South'],
        'Product': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A', 'B', 'B'],
        'Sales': [100, 200, 150, 120, 180, 210, 90, 150]}

df = pd.DataFrame(data)

이 데이터는 Region(지역), Product(제품), Sales(판매량) 열로 구성되어 있습니다. 이제 피벗 테이블을 사용하여 지역과 제품에 따른 판매량을 분석해 보겠습니다.

pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Sales', index='Region', columns='Product', aggfunc='sum')

피벗 테이블을 생성하는 코드입니다. values는 집계하고자 하는 열을, index는 행 인덱스로 사용할 열을, columns는 열 인덱스로 사용할 열을 나타냅니다. aggfunc은 집계 함수입니다. 이 예제에서는 판매량(Sales)을 합계로 계산하고 있습니다.

이제 마진 값들을 계산해보겠습니다.

total_sales = df['Sales'].sum()
row_margins = pivot_table.sum(axis=1)
column_margins = pivot_table.sum(axis=0)

• total_sales: 전체 판매량의 합계를 계산합니다.
• row_margins: 각 행의 합계를 계산합니다.
• column_margins: 각 열의 합계를 계산합니다.

결과 확인

이제 마진 값을 사용하여 추가적인 분석을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 전체 판매량 대비 각 지역의 판매 비중을 계산해볼 수 있습니다.

region_sales_percentage = (row_margins / total_sales) * 100

피벗 테이블에서 계산된 마진 값을 사용하여 각 행의 판매량을 전체 판매량으로 나누고 100을 곱하여 퍼센트로 변환합니다.

또한, 각 제품의 판매량 대비 지역별 판매량 비중을 계산할 수도 있습니다.

product_sales_percentage = (pivot_table / column_margins) * 100

피벗 테이블에서 계산된 마진 값을 사용하여 각 셀의 판매량을 해당 열의 합계로 나누고 100을 곱하여 퍼센트로 변환합니다.

마진 값을 계산하여 피벗 테이블을 분석하고 통계적 정보를 도출하는 데 사용할 수 있습니다. Pandas를 사용하는 경우 간단한 코드만으로 이러한 계산을 수행 할 수 있으며, 판매 데이터 분석 외에도 다양한 데이터셋에 적용 가능합니다.

이상으로, pandas 피벗 테이블의 마진 계산에 대해 알아보았습니다. 피벗 테이블을 사용하여 데이터를 잘 집계하고 분석하는 것은 데이터 과학과 데이터 분석에서 중요한 요소이므로, pandas의 이러한 기능에 익숙해지는 것은 매우 유용합니다.