Pandas GroupBy를 사용하여 동일한 열에 여러 집계 함수를 어떻게 적용할 수 있나요?

GroupBy를 사용하여 동일한 열에서 여러 함수로 집계

Python의 pandas 라이브러리에서 GroupBy.agg() 함수는 편리한 방법을 제공합니다. 그룹화된 데이터에 집계 함수를 적용합니다. 그러나 동일한 열에 여러 함수를 적용하는 것이 까다로울 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다.

처음에는 다음 구문을 사용하는 것이 직관적으로 보일 수 있습니다.

df.groupby("dummy").agg({"returns": f1, "returns": f2})

그러나 이 접근 방식은 다음과 같은 이유로 실패합니다. Python에서 허용되지 않는 키를 복제합니다. 대신, pandas는 이러한 집계를 수행하기 위한 여러 가지 방법을 제공합니다:

방법 1: 함수 목록

함수는 목록으로 전달될 수 있습니다:

df.groupby("dummy").agg({"returns": [np.mean, np.sum]})

방법 2: 사전 함수

함수는 열 이름을 나타내는 키와 함수 목록을 나타내는 값을 사용하여 사전으로 전달될 수 있습니다.

df.groupby("dummy").agg({"returns": {"Mean": np.mean, "Sum": np.sum}})

방법 3: 최근 업데이트(as 2022-06-20)

최신 버전의 pandas에서는 다음 구문이 선호됩니다.

df.groupby('dummy').agg(
    Mean=('returns', np.mean),
    Sum=('returns', np.sum))

이 구문은 원활하게 작동할 뿐만 아니라 집계 함수 및 열 이름을 지정할 때 더 큰 명확성과 유연성을 제공합니다.

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