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 ..

데이터 그룹으로 묶는 방법 a) .groupby ( [ 'A', 'B' ] ) [ ['___'] ] . count ( ) b) .groupby ( [ 'A', 'B' ] ) [ ['___'] ] . size ( ) b) .groupby ( [ 'A', 'B' ] ) [ ['___'] ] . size ( ) . reset_index ( name = 'count' ) 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. a) .groupby ( [ 'A', 'B' ] ) [ ['___'] ] . count ( ) 결과값이 Pivot table처럼 겹치는 경우에는 병합이 되었다. 그리..