인프런 커뮤니티 질문&답변

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

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

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.