Python 데이터 분석(주피터노트북) - Pandas(Reshaping data)(1)

Melt

• 1 개 이상 열들을 식별자 변수 형식으로 재형성
  열 축소, 행 확장

 

 

1) 모든 컬럼을 행으로 녹여냄(열 축소, 행 확장)

• id_vars 
• var_name
• value_name
• value_vars

 

 

 

Pivot

• pivot 사전적 의미 : 회전 또는 균형을 맞추는 중심축이나 고정점

pivot_table

• group by를 사용하기 쉽게 해 놓은 게 pivot_table

  pd.pivot_table(
    data: 'DataFrame',
    values=None,
    index=None,
    columns=None,
    aggfunc: 'AggFuncType' = 'mean',
    fill_value=None,
    margins: 'bool' = False,
    dropna: 'bool' = True,
    margins_name: 'str' = 'All',
    observed: 'bool' = False,
    sort: 'bool' = True,
  )

 

1) 학생들이 활동하는 스포츠 종목에 따라 기록과 성별로 구분

 

[실습]

 

[실습]

1) aggfunc를 주지 않은 경우 : default mean 적용

2) aggfunc를 주는 경우 : sum 적용

 

[실습]

 

group by로 위와 동일하게 작성

unstack() : 마지막 index 값이 컬럼으로 오게 됨

• groupby() 를 편하게 만들어 놓은게 pivot_table()
• pivot_table 에서 빈도수 구하는 것만 쉽게 만들어 놓은 게 crosstab

 

pivot 이 적용된 데이터 프레임을 melt를 써서 처음과 유사하게 만들어보기

 

[정리] pivot과 pivot_table()

• pivot : 형태만 변경
• pivot_table : 형태 + 연산