[pandas] groupby를 활용한 그룹별 데이터 목록 리스트화

pandas groupby 연산 과정

0. pandas groupby

A groupby operation involves some combination of splitting the object, applying a function, and combining the results. This can be used to group large amounts of data and compute operations on these groups.

 

pandas groupby 메소드는 전체 데이터를 그룹별로 나누고(splitting), 각 그룹별로 동일한 함수를 적용하고(applying), 그 결과를 하나로 합쳐(combine) 결과를 return 한다.

- pandas groupby documentation

- pandas groupby user guide(여기 참고하면 많은 도움이 된다.)

 

 

1. groupby를 활용한 그룹별 데이터 목록 얻기

다음과 같은 데이터가 있다고 하자.

df = pd.DataFrame( {'a':['A','A','B','B','B','C'], 'b':[1,2,5,5,4,6]})

   a  b
0  A  1
1  A  2
2  B  5
3  B  5
4  B  4
5  C  6

 

이때 각 그룹($A,B,C$)별로 항목 $b$에 대한 목록을 얻고 싶다. 이때 데이터를 그룹별로 묶고 list를 적용해주면 된다.

df.groupby('a')['b'].apply(list)

a
A       [1, 2]
B    [5, 5, 4]
C          [6]
Name: b, dtype: object

 

항목별 목록에 대한 새로운 column을 지정해서 사용하면 된다.

df1 = df.groupby('a')['b'].apply(list).reset_index(name='new')

   a        new
0  A     [1, 2]
1  B  [5, 5, 4]
2  C        [6]

 

 

 

[reference]

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