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groupby할 때,
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self.df_signal_summary = (self.df_pair
.groupby("signal_group")
.agg({"signal": "first",
"time": "first",
self.stock1: ["first"],
self.stock2: ["first"]})
.reset_index(drop=True)
)
여기서 'signal'과 'time'은 'first'를 사용해서 값을 지정하는데, self.stock1과 self.stock2는 왜 ['first']로 리스트화시켜서 값을 지정하나요?
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 상훈님.
질문하신 내용은 파이썬의 pandas 라이브러리에서 groupby와 agg 메서드를 사용하는 과정에서 발생하는 사항으로 보입니다. 두 메서드는 데이터프레임의 데이터를 그룹별로 집계할 때 매우 유용하게 사용됩니다.
질문 요약
‘signal‘과 ‘time‘은 단순히 'first'를 사용하고, self.stock1과 self.stock2는 ['first']로 리스트로 지정하는 이유에 대한 궁금증을 갖고 계시는 것 같습니다.
잠재적 원인 및 차이점
['first']를 리스트로 지정하는 것과'first'로 단순히 지정하는 것의 차이는 다음과 같습니다:
'first'만 단독으로 사용하면, 기본적으로 단일 요약 통계를 얻으며Series타입으로 데이터를 처리합니다.
['first']를 사용하여 리스트로 지정하면, 여러 통계를 한 번에 계산하거나 데이터프레임 형태로 결과를 얻도록 강제할 수 있습니다. 이 경우에는 각 열에 대해 통계 결과를 별도로 데이터프레임 형태로 반환받을 수 있습니다.
따라서, 각 열을 리스트로 지정하는 것은 보통 여러 개의 집계 통계 (예: 'first', 'last', 'mean' 등)를 동시에 계산할 필요가 있을 때 사용합니다.
하지만, self.stock1과 self.stock2에 대해 ['first']를 사용하여 리스트로 지정한 이유는 결과를 좀 더 명확하고 구조화된 형태로 반환받고자 했을 가능성이 큽니다.
관련 참고 자료
더 자세한 내용과 예제를 이해하시기 위해, 다른 사용자들도 종종 겪는 groupby 관련 문제에서 자료를 참고하실 수 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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