매출 분석, 고객행동분석 등 실무에서 많이 쓰이는 그룹화! 그룹화 한 후 특정 조건에 부합하는 그룹만 필터링하고 싶다면?? 데이터 분석을 진행하다 보면, 특정 조건을 만족하는 데이터만을 추출하고 싶을 때가 많습니다. Pandas 라이브러리는 이를 위한 강력한 도구를 제공하는데, 그 중 하나가 바로 filter() 메서드입니다. 특히, 그룹화한 후 조건에 맞는 데이터만을 선택할 때 filter() 메서드는 매우 유용합니다. 이번 포스트에서는 그룹화와 필터링의 조합을 통해 원하는 데이터를 효율적으로 추출하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 그룹화와 필터링의 중요성데이터셋이 클 경우, 특정 조건에 맞는 데이터를 찾는 것은 쉽지 않을 수 있습니다. 이럴 때는 데이터를 그룹화하여 각각의 그룹에 대해 조건을 적용하는 ..

매출분석, 시계열분석에 필수로 알아야 하는 함수 : DATETIME 사용목적: 연도/월/일/시간/분/초로 되어 있는 날짜/시간 데이터를 각 필요한 부분만 추출하기 위해  #함수를 사용하기 위해 항상 pd.to_datetime을 먼저 써준다.   데이터를 이 함수를 적용할 수 있는 형태로 바꾸는 작업이다. 데이터프레임  [ ' 날짜 컬럼명 ' ]  = pd.to_datetime ( 데이터프레임 [ ' 날짜 컬럼명 ' ] )      Date Components (날짜 구성 요소)dt.year: 연도dt.month: 월 (1부터 12까지)dt.day: 일dt.date: 년-월-일 Time Components (시간 구성 요소)dt.hour: 시간 (0부터 23까지)dt.minute: 분 (0부터 59까지)d..