Grouping Data to Find Patterns

개요

Pandas의 groupby 함수는 원시 데이터를 집계하고 패턴을 찾는 데 사용되는 핵심 데이터 조작 도구로, 데이터를 그룹화하고 다양한 통계를 계산하여 의미 있는 인사이트를 추출하는 방법을 설명한다.

주요 내용

* groupby()는 데이터를 특정 기준에 따라 그룹으로 분할하고, 각 그룹에 대해 집계 함수(예: mean, min, max, count, std)를 적용하여 요약 통계를 생성한다.
* .agg() 메소드를 사용하면 여러 집계 함수를 동시에 적용하여 단일 연산으로 다양한 통계 지표를 계산할 수 있으며, agg()에 전달하는 튜플이나 딕셔너리를 통해 결과 컬럼의 이름을 사용자 정의할 수 있다.
* 여러 컬럼에 대해 동시에 집계를 수행할 수 있으며, 이때 결과는 중첩된 컬럼 헤더를 갖게 되는데, .columns = ["_".join(col) for col in multi_col.columns]와 같이 평탄화하여 사용성을 높일 수 있다.
* .agg()에 다양한 컬럼과 집계 함수 쌍을 지정하여 각 컬럼에 대해 서로 다른 방식으로 요약할 수 있으며, 명명된 집계(named aggregation)를 통해 결과 컬럼을 직관적으로 정의할 수 있다.
* groupby는 두 개 이상의 컬럼을 기준으로 그룹화할 수 있으며, 이는 각 고유한 조합에 대한 행을 생성한다.
* .transform()은 그룹별 계산 결과를 원래 DataFrame의 각 행에 적용하여 원본 데이터의 형태를 유지하면서 그룹 평균이나 편차와 같은 정보를 추가할 수 있으며, 이는 머신러닝을 위한 특성 공학(feature engineering)에 유용하다.
* .filter()는 특정 조건을 만족하지 않는 전체 그룹을 데이터셋에서 제거하는 데 사용된다.
* .apply()는 내장 집계 함수로 처리할 수 없는 복잡하거나 사용자 정의된 로직을 각 그룹에 적용할 때 사용되며, 더 유연하지만 성능이 저하될 수 있다.
* groupby 결과에 .sort_values()를 체인(chain)하여 집계된 결과의 특정 컬럼을 기준으로 데이터를 정렬할 수 있다.
* 실제 사례로, 지역별, 분기별 판매 데이터 분석을 통해 상위 판매자 및 분기별 매출 추이를 파악하는 예시를 제시한다.
* Pandas groupby에 대한 추가 학습 자료로 Imaad Mohamed와 Will Koehrsen의 Towards Data Science 아티클을 추천하며, 실습 문제로 타이타닉 데이터셋을 이용한 생존율, 평균 연령, 평균 요금 등의 분석을 제안한다.

시사점

groupby 연산은 데이터 분석가가 대규모 데이터셋에서 특정 질문에 대한 답을 찾고, 데이터의 숨겨진 패턴을 발견하며, 머신러닝 모델을 위한 유용한 특성을 생성하는 데 필수적인 기능을 제공한다.