그룹바이 agg 함수에서 하나의 컬럼에만 적용시키는 방법

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# 원산지와 메뉴 기준 (평균, 합계)
df.groupby(['원산지','메뉴']).agg(['mean','sum'])

# 원산지와 메뉴 기준 (평균, 합계)
df.groupby(['메뉴']).agg(['mean','sum'], numeric_only=True)

원산지와 메뉴기준으로 agg하여 mean 과 sum을 구했을때 코드를 알려주셨는데요, 원산지 하나의 칼럼의 mean과 sum을 보고싶을 때는 어떻게 해야하나요? 에러가 나네요,, 아마 원산지가 빠져서 문자열이라 그런거같은데, numeric_only = True을 어디에 넣어야하나요?

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

reverq님, 질문해주신 그룹바이와 agg 함수 적용 방법에 대해 설명드리겠습니다.

Pandas에서 `groupby`와 `agg` 함수를 이용한 특정 컬럼에 대한 집계 방법

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.

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.

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.

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