[Pandas] 데이터프레임에서 피벗테이블 만들기 :: pivot_table pivot table

0️⃣  데이터프레임 생성

• 먼저 테스트를 위한 데이터프레임을 생성하겠습니다.

import pandas as pd
import numpy as np

# 테스트 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({
    'container_id' : ['con_1', 'con_1', 'con_1', 'con_2', 'con_2', 'con_2', 'con_3', 'con_3', 'con_3'],
    'product' : ['monitor', 'pc', 'cable', 'monitor', 'pc', 'cable', 'monitor', 'pc', 'cable'],
    'made' : ['korea', 'korea', 'korea', 'korea', 'korea', 'korea', 'china', 'china', 'china'],
    'amount' : [30, 10, 20, 40, 10, 50, 60, 0, 30]
})

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1️⃣  피벗테이블 생성  ::  .pivot_table

• 데이터프레임으로도 엑셀처럼 피벗테이블을 만들 수 있습니다. pivot_table 메소드를 활용하면 되는데요,
  각각 index, columns, values 가 될 칼럼 총 3개를 지정해주면 됩니다.
• values 값을 집계하는 방법은 아무것도 지정하지 않아도, 기본적으로 평균값(mean)으로 계산됩니다.

# 피벗테이블 만들기 (디폴트 평균값)
df.pivot_table(
    index = 'made',
    columns = 'product',
    values = 'amount'
)

 

 

• 집계방식을 바꾸고 싶다면, aggfunc 파라미터를 추가해서 변경해주면 됩니다.
  'count', 'min', 'max', 'sum' 등을 지정할 수 있습니다.

# 집계방식 합계로 바꾸기
df.pivot_table(
    index = 'made', columns = 'product', values = 'amount',
    aggfunc = 'sum'
)

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2️⃣  행열마다 총계 더하기

• 엑셀에서 피벗테이블을 만들면, 기본적으로 행열마다 총계가 붙어나오죠. 데이터프레임도 가능합니다.
  파라미터 margins=True 를 추가하면 됩니다. 아래처럼 총계값들도 지정해둔 집계방식(합계, 평균 등)을 따라갑니다.

# 행열마다 합계 더하기 (Subtotal)
df.pivot_table(
    index = 'made', columns = 'product', values = 'amount',
    aggfunc = 'sum',
    margins = True
)

# 행열마다 평균값 집계
df.pivot_table(
    index = 'made', columns = 'product', values = 'amount',
    aggfunc = 'mean',
    margins = True
)

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3️⃣  집계값 여러개 한번에 보기

• 집계값을 여러개 보고 싶은 경우라면, 파라미터 aggfunc에 리스트를 넣어주면 됩니다. 여기에 총계를 더할 수도 있습니다.

# 여러개 집계해서 한번에 보기
df.pivot_table(
    index = 'made', columns = 'product', values = 'amount',
    aggfunc = ['count', 'sum', 'mean']
)

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4️⃣  인덱스 여러개 넣어서 피벗테이블 만들기

• 인덱스를 여러개 넣고 싶은 경우도 마찬가지입니다. index에 리스트를 넣으면 차례대로 멀티인덱싱이 됩니다.

# 인덱스 여러개
df.pivot_table(
    index = ['made', 'container_id'],
    columns = 'product',
    values = 'amount'
)

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