[Python 실무] 그룹으로 묶어서 데이터 계산하기 (.groupby/ .count() .size().reset_index(name= ' '))

 
데이터 그룹으로 묶는 방법
 

a)  .groupby ( [ 'A', 'B' ] ) [ ['___'] ] . count ( )

 

b)  .groupby ( [ 'A', 'B' ] ) [ ['___'] ] . size ( )

 

b)   .groupby ( [ 'A', 'B' ] ) [ ['___'] ] . size ( ) . reset_index ( name = 'count' )

 

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위의 세 가지 방법의 결과값은 모두 동일하다. .
다만 표현 방식에 있어 아주 약간의 차이가 있을 뿐. 
 
 
 
아래의 데이터는 Store별 Order Type의 각 개수를 센 결과값이다.

 
 
 

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a)  .groupby ( [ 'A', 'B' ] ) [ ['___'] ] . count ( )

 
 
결과값이 Pivot table처럼 겹치는 경우에는 병합이 되었다.
그리고 Order Type 같은 경우, 다른 컬럼보다 더 위쪽에 위치해있다.
 

 

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b)  .groupby ( [ 'A', 'B' ] ) [ ['___'] ] . size ( )

 
 
결과값이 Pivot table처럼 겹치는 경우에는 병합이 되었다.
그리고 수치에 대한 컬럼명이 나타나지 않는다. 
 

 
 

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b)   .groupby ( [ 'A', 'B' ] ) [ ['___'] ] . size ( ) . reset_index ( name = 'count' )

 
index를 reset할 경우, Pivot table처럼 병합되어 있던 Store 이름이 개별로 나타나고,
여기에 name='컬럼명'을 붙여줄 경우, 값에 대한 컬럼이 추가된다.