[20일차] ASAC 빅데이터 분석가 4기(DataHandling-5)

⚙️ Data Handling

📌 Pivot Table

• 피벗 테이블 생성

import pandas as pd

pd.pivot_table(data, index=[기준 인덱스 리스트], values=[필요한 데이터 리스트],
               columns=[항목별로 볼 데이터], aggfunc=[값에 취할 함수], fill_value = 결측치 대체값)

#ex)
pd.pivot_table(data, index=["Manager","Rep"], values=["Price"],
               columns=["Product"], aggfunc=[np.sum], fill_value = 0)

#ex
pd.pivot_table(data, index=["Manager","Rep"], values=["Price", "Quantity"],
               columns=["Product"], aggfunc={
                   "Price": [np.mean, np.sum],
                   "Quantity": np.sum
               }, fill_value = 0)

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📌 빈도 테이블

• crosstab

pd.crosstab(data["Name"], data["Rep"])

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📌 Group By

• 기본 형태

data.groupby(by="기준").집계함수

• agg : 각기 다른 요소에 다른 상황을 적용

data.groupby(by=["month","item"]).agg(
    {
        "date":"first",
        "duration":"count"
    }
)