pandas는 Python에서 데이터 조작과 분석을 위한 강력한 도구입니다. 데이터를 그룹화해서 처리해야하는 상황에서 pandas의 그룹화된 데이터의 변환 기능은 매우 유용합니다. 이번 블로그 포스트에서는 pandas를 사용하여 그룹화된 데이터를 변환하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

그룹화된 데이터란?

그룹화된 데이터는 특정 기준에 따라 데이터를 그룹으로 분류한 후에 각 그룹에 대해 연산을 수행할 수 있는 데이터 형태를 의미합니다. 예를 들어, 주어진 데이터에서 날짜에 따라 데이터를 그룹화하고 각 그룹의 평균을 계산하는 경우가 그룹화된 데이터의 예시입니다.

데이터 그룹화하기

먼저, 그룹화된 데이터를 생성하기 위해 pandas의 groupby() 함수를 사용합니다. 이 함수는 데이터를 특정 열의 값에 따라 그룹으로 나눌 수 있도록 도와줍니다. 아래는 sample_data라는 DataFrame에서 ‘category’ 열에 따라 그룹화하는 예시입니다.

import pandas as pd

sample_data = pd.DataFrame({
    'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A'],
    'value': [1, 2, 3, 4, 5]
})

grouped_data = sample_data.groupby('category')

위의 예시에서 groupby() 함수를 호출한 결과인 grouped_data는 그룹화된 데이터를 나타내는 객체입니다.

그룹화된 데이터에 연산 수행하기

그룹화된 데이터에 대해 연산을 수행하려면 pandas의 다양한 함수를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, mean() 함수를 사용하면 각 그룹의 평균을 계산할 수 있습니다. 아래는 grouped_data에 대해 평균을 계산하는 예시입니다.

average_values = grouped_data.mean()

위의 예시에서 mean() 함수를 호출한 결과인 average_values는 각 그룹의 평균을 나타내는 DataFrame입니다.

데이터 변환하기

그룹화된 데이터에 연산을 수행한 후에는 원하는 형태로 데이터를 변환할 수 있습니다. 예를 들어, 그룹화된 데이터에 새로운 열을 추가하거나 기존 열을 수정할 수 있습니다. 아래는 average_values DataFrame에 ‘is_high’ 열을 추가하는 예시입니다.

average_values['is_high'] = average_values['value'] > 3

위의 예시에서는 ‘value’ 열의 값이 3보다 큰 경우에 해당하는 그룹에 대해 ‘is_high’ 열에 True 값을 부여합니다.

결론

pandas의 그룹화된 데이터의 변환 기능을 활용하면 데이터를 그룹화하고 원하는 연산을 수행한 후에 데이터를 원하는 형태로 변환할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 분석 작업을 훨씬 효율적으로 수행할 수 있습니다. pandas의 다양한 함수와 기능을 활용하여 데이터를 변환해보세요!