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만약 그런 상황이라면 "원산지"를 데이터프레임에서 빼고 진행하는 것을 추천해요

numeric_only = True 넣는다면 아래 ai말처럼 별도 함수를 만들어야해 매우 번거롭습니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

reverq님, 질문해주신 그룹바이와 agg 함수 적용 방법에 대해 설명드리겠습니다.

Pandas에서 groupby와 agg 함수를 이용한 특정 컬럼에 대한 집계 방법

1. 기본적인 사용 예:
   
   • groupby와 agg 함수를 이용하면 특정 기준으로 데이터를 그룹화한 후, 여러 집계 함수를 동시에 적용할 수 있습니다.
     

예시:

   df.groupby(['원산지', '메뉴']).agg(['mean', 'sum'])

이런 코드는 ‘원산지’와 ‘메뉴’를 기준으로 ‘mean’과 ‘sum’을 모든 수치형 컬럼에 대해 계산합니다.

2. 특정 컬럼에 집계 함수만 적용하는 방법:
   
   • 만약 ‘원산지’나 ‘메뉴’와 같은 특정 열의 집계 평균 및 합계를 계산하고 싶다면, 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
     

예를 들어, ‘원산지’ 기준으로 특정 컬럼에 대해 ‘mean’과 ‘sum’을 구하려면 해당 컬럼명을 명시해주어야 합니다.

   df.groupby('원산지')['수치형_컬럼'].agg(['mean', 'sum'])

위 코드에서 '수치형_컬럼'은 집계를 구하고자 하는 수치형 데이터의 열명을 의미합니다.

3. numeric_only 옵션 사용:

   • agg 메소드 자체에는 numeric_only 옵션이 적용되지 않으며, 이는 sum과 같은 개별 집계 함수 호출 시에만 적용됩니다.
     
   • numeric_only=True 옵션은 집계 함수(ex: sum()) 호출 시 사용하는 것이므로, 그룹바이 전체가 아닌 개별 집계 함수에 적용합니다.
     

   예:

     df.groupby('원산지').agg({
         '특정_수치형_컬럼': lambda x: x.sum(numeric_only=True),  # 수치형 데이터에만 적용
     })
   

참고하시어 올바른 컬럼을 지정해 특정 열의 mean과 sum을 구해주시면 되겠습니다.

관련 링크

이와 유사한 문제와 해결책에 대한 게시글을 소개하니 참고해주세요:

• 그룹핑을 돌렸는데 결과는 나오는데 문구가 뜨는 원인을 모르겠어요.
  
• grouby().mean()오류
  

각각의 게시물은 groupby와 agg 사용 시 발생할 수 있는 일반적인 오류와 그 해결책에 대한 내용이 담겨 있습니다. 이러한 자료들을 참고하시면 reverq님이 질문하신 문제 해결에 도움이 될 것입니다.

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.