Python은 데이터를 그룹으로 나누고 요약하는 데 유용한 강력한 도구를 제공합니다. 데이터를 그룹화하여 통계 분석이나 시각화에 활용할 수 있습니다. 이 글에서는 Python의 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 그룹화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 데이터 준비

우선, 데이터를 그룹화하기 위해 적절한 데이터를 준비해야 합니다. 예를 들어, 다음과 같은 CSV 파일을 사용할 수 있습니다.

import pandas as pd

# CSV 파일 읽기
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())

2. 데이터 그룹화

그 다음, pandas를 사용하여 데이터를 그룹화할 수 있습니다. 특정 열을 기준으로 데이터를 그룹화하고 요약 통계량을 계산할 수 있습니다.

# 열을 기준으로 그룹화하고 평균 계산
grouped_data = df.groupby('column_name').mean()
print(grouped_data)

3. 결과 확인

그룹화된 데이터를 시각화하거나 추가 분석을 위해 원하는 형식으로 저장할 수 있습니다.

# 그룹화된 데이터를 시각화
grouped_data.plot(kind='bar')

위의 예시를 통해, Python으로 데이터를 그룹화하고 분석하는 방법에 대해 간단히 살펴보았습니다. 데이터 그룹화는 데이터 분석 및 시각화 작업에 중요한 단계이며, Python의 pandas를 이용하여 쉽게 수행할 수 있습니다.

더 많은 정보를 원하신다면 아래 링크를 참고하세요:

• Pandas Documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/index.html

이제 여러분도 Python을 사용하여 데이터를 그룹화하고 분석할 수 있습니다!