inflearn logo
강의

강의

N
챌린지

챌린지

멘토링

멘토링

N
클립

클립

로드맵

로드맵

지식공유

파이썬과 딥러닝을 활용한 시계열 자료 처리

실습 - 시계열 데이터 처리를 위한 numpy 및 pandas 기능

자문자답 - Pandas(groupby) 관련

134

SeongBaek CHO

작성한 질문수 16

0

실습 파트에 Groupby 함수가 적용이 안될 시

group_variables = ['Order Date', 'Category'] 
desired = df.select_dtypes(['int16', 'int32', 'int64', 'float16', 'float32', 'float64']).columns 
grouped_df = df.groupby(group_variables)[desired].sum() grouped_df

이렇게 숫자데이터만 잡아서 해보면 되실거에요

 

딥러닝 투자 금융공학 알고리즘 인공지능(ai) python3

답변 2

1

YoungJea Oh

좋은 지적 감사합니다. 다음 번 강의에 적극 참고 하겠습니다. 감사합니다.

0

SeongBaek CHO

좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다!

1

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. SeongBaek CHO님.

Groupby 함수를 사용할 때, 데이터 프레임 내에서 특정 데이터 타입(예: 숫자형 데이터)에 대해서만 그룹화를 적용하고 싶다면, select_dtypes를 활용하여 원하는 데이터 타입의 열만 선택한 후 그룹화를 진행하는 것이 좋습니다.

이러한 접근 방식이 문제가 발생한 상황에서 유용하게 작동할 수 있습니다.

간단히 설명드리면, select_dtypes(['int16', 'int32', 'int64', 'float16', 'float32', 'float64'])는 데이터 프레임 내의 숫자형 데이터 열만 선택하며, 이를 통해 그룹화 연산이 의도치 않은 타입의 데이터를 피하여 잘 동작하도록 합니다.

다음 두 가지 URL에서 유사한 질문과 답변을 확인하실 수 있습니다:

  1. Pandas에서 데이터 선택과 조작
  2. Pandas의 Groupby 함수 사용법

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

prd생성 관련 소스..

0

8

1

섹션 2의 예정인 강의

0

14

1

터미널에서 헤르메스를 키면 소피가 대답을 하는데, 텔레그램은..

0

8

3

챌린지, 강의 차이 문의 드립니다.

0

19

2

터미널에서 슬랙 텔레그램 연결했는데

0

17

5

토큰오류 아시나요?

0

14

1

vps활용해서 하는데 너무 지금이랑 달라서 하나도 모르겠어요...

0

20

2

ada env 질문있습니다.

0

19

1

(VS코드) install command 아무리 해도 안나옵니다

0

15

1

섹션3에 대한 문의사항

0

24

2

hermes desktop / hermes model

0

28

3

claude-squad 실행 시 로그인 및 권한 문제

0

16

1

도커 GUI 툴, 포르테이너 설치

0

18

2

추가 강의 있으면 좋겠어요.

0

32

2

세션생성질문

0

22

2

17강 강의 마지막 부분에서 헷갈리는 부분이 있습니다.

0

18

0

VS Code의 Command pallet에서 'install command'해도 'code' command가 안보입니다.

0

23

1

노션링크

0

20

2

3:56에 폰트 불러온 과정이 궁금합니다 ㅠㅠ

0

26

3

62강 노션 링크 사용권한 승인 부탁드립니다.

0

16

2

62강 노션 링크 사용권한 승인 부탁드립니다.

0

18

1

WSL에서 멀티프로필 gateway install 시 실패 문제

0

33

2

슬랙 프로필 변경 질문

0

36

2

자문자답 2 - 실습 (차분/이동평균)

0

168

2