Pandas DataFrame의 공통 열 값을 기반으로 행 수를 계산하는 방법은 무엇입니까?

데이터 프레임의 공통 열 값을 기준으로 행 계산

많은 데이터 세트에는 특정 열에 대해 동일한 값을 가진 중복 행이 포함되어 있습니다. 이러한 발생 빈도를 분석하기 위해 DataFrame 그룹화 기술을 사용할 수 있습니다.

"Group" 및 "Size" 열로 구성된 DataFrame을 생각해 보세요.

Group	Size	Time
Short	Small	2
Moderate	Medium	1
Moderate	Small	1
Tall	Large	1

GroupBy 및 Size

pandas groupby 기능을 사용하면 지정된 열을 기준으로 행을 그룹화할 수 있습니다. 크기 함수는 각 그룹 내의 행 수를 계산하는 편리한 방법을 제공합니다.

<code class="python">import pandas as pd

# Load the sample data
data = {'Group': ['Short', 'Short', 'Moderate', 'Moderate', 'Tall'], 'Size': ['Small', 'Small', 'Medium', 'Small', 'Large']}
df = pd.DataFrame(data)

# Group by "Group" and "Size" columns
dfg = df.groupby(by=["Group", "Size"]).size()</code>

이 작업은 다음 출력과 함께 시리즈를 반환합니다.

Group     Size
Moderate  Medium    1
          Small     1
Short     Small     2
Tall      Large     1
dtype: int64

재설정 인덱스 및 선택성

시리즈를 개수 열이 있는 DataFrame으로 변환하려면 Reset_index를 사용하고 새 열의 이름을 지정할 수 있습니다.

<code class="python">dfg = df.groupby(by=["Group", "Size"]).size().reset_index(name="Time")</code>

추가로, 특정 요구 사항에 따라 as_index 매개변수와 함께 groupby 함수의 변형을 사용할 수 있습니다.

<code class="python"># Option 1: Explicitly set index to True
dfg = df.groupby(by=["Group", "Size"], as_index=True).size()

# Option 2: Leave index unchanged (default)
dfg = df.groupby(by=["Group", "Size"]).size()

# Option 3: Explicitly set index to False
dfg = df.groupby(by=["Group", "Size"], as_index=False).size()</code>

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