다양한 집계 방식
Coddy의 Pandas 데이터 분석 코스 레슨 — 19개 중 16번째.
.sum() 또는 다른 유사한 메서드를 사용할 때, 모든 숫자 열에 대해 sum을 계산합니다. 또한 각 열에 대해 어떤 계산을 수행할지 지정할 수도 있습니다:
df.groupby('column_name').agg({'column_1': 'sum', 'column_2': 'mean'})
챌린지
쉬움CSV 파일 visits.csv에는 특정 시간에 특정 위치에서 발생한 방문 횟수에 대한 정보가 포함되어 있습니다.
파일의 처음 5줄은 다음과 같습니다:
location_id,visits,timestamp
8,1771,27498
9,4187,79919
0,4959,54228
6,7721,41588다음 열을 포함하는 dataframe을 생성하세요: sum_visits 및 mean_timestamp, 그리고 그에 해당하는 통계 계산 결과입니다.
sum_visits가mean_timestamp보다 앞에 오도록 하세요..agg({column_1: '...', colunm_2: '...'})는.agg({column_2: '...', colunm_1: '...'})와 동일하지 않습니다. 이는 열 순서가 바뀌기 때문입니다.
결과를 df에 저장하세요.
직접 해보기
# pandas as pd는 이미 임포트되어 있습니다
df = pd.read_csv("./visits.csv")
# 아래에 코드를 작성하세요