Pandas Groupby() – 하나의 키로 여러 값 세트 결합

Pandas GroupBy()를 소개하고 여러 값 세트를 공유 키를 사용하여 하나의 세트로 결합하는 방법을 자세히 알아보세요.

이번 글에서는 Pandas GroupBy()를 소개하고 공유 키 또는 열 값을 사용하여 값을 하나의 세트로 결합하는 방법을 살펴보겠습니다. 예를 들어, Google 광고 캠페인 이름이 일별, 주별, 월별 데이터 등 다양한 데이터 세트와 공유되는 경우 쉽게 가져오고, 사용하고, 적용할 수 있도록 이를 하나의 세트로 통합하는 방법이 있습니다. 웹 애플리케이션 상호 작용에서 이를 사용합니다.

Pandas Groupby() 목차

Pandas Groupby() & 적용(lambda)

groupby 작업에는 객체 분할, 함수 적용 및 결과 결합의 조합이 포함됩니다. 이는 대량의 데이터를 그룹화하고 해당 그룹에 대한 작업을 계산하는 데 사용할 수 있습니다.

예를 들어, 다음은 BILL이라는 주식 기호 샘플입니다. 기본적으로 매일 다양한 미디어에서 새로운 업데이트가 제공됩니다. BILL을 설정하려는 경우 이 키워드는 뉴스 관련 BILL을 가져오는 열쇠입니다. 이 경우에는 기호 열을 하나로 결합하여 groupby() 사용할 수 있습니다.

df.groupby('Symbol')

그런 다음 추가하고 싶은 BILL의 데이터를 선택하고 단일 키인 BILL로 이 새로운 압축 데이터세트에 적용해야 합니다. 그런 다음 apply() 및 람다 함수를 사용할 수 있습니다.

적용하다()

함수 func를 그룹별로 적용하고 결과를 결합합니다. Apply에 전달된 함수는 데이터 프레임을 첫 번째 인수로 가져와 DataFrame, Series 또는 스칼라를 반환해야 합니다. 그런 다음 Apply는 결과를 다시 단일 데이터 프레임 또는 시리즈로 결합하는 작업을 처리합니다. 따라서 apply는 매우 유연한 그룹화 방법입니다.

이 경우 apply() 사용하여 동일한 키 BILL 아래에 있는 데이터 열을 알려줍니다.

람다

pandas.groupby(“Symbol”).apply(lambda x: x[])) Python 람다와 함께 사용하여 표현식을 실행할 수 있습니다. Python의 람다 함수는 임의 개수의 인수를 취하고 표현식을 실행할 수 있는 작은 익명 함수입니다.

이 경우 람다의 목록 값은 BILL 키에 추가하려는 선택된 열입니다. 다음은 코드 샘플입니다.

Abc = df.groupby('Symbol').apply(lambda x: x[['News Publish Date','News Title','News Link','News Source','E2D Updated Date']]

to_json(), Reset_index(), set_index()를 사용하여 키를 설정하고 압축된 데이터 세트의 이름을 바꿉니다.

groupby().apply(lambda) 사용하여 진입점 BILL을 통합하는 주요 목적은 이 기호와 관련된 모든 데이터를 쉽게 가져오기 때문입니다. 이 접근 방식은 JSON 데이터 형식으로 변환하려는 경우 특히 인기가 있습니다.

이를 위해서는 이러한 데이터를 변환하는 데 반드시 이러한 기능이 사용됩니다.

Cde = abc.to_json(orient='records')

이 변수는 기호 아래의 데이터세트를 JSON 형식으로 변환하는 것입니다.

Efg = Cde.reset_index().rename(columns={0:'NewsData'})

이 기호와 관련된 주식 뉴스에 대한 새 이름을 만들려면 색인을 재설정하고 색인 이름을 새 이름으로 바꿀 수 있습니다.

Xyz = Efg.set_index('Symbol', inplace=True)

마지막으로 중요한 것은 키를 인덱스 요소로 설정하여 JSON 키로 선택하는 것입니다. 따라서 사용자가 JSON에서 고유한 주식 기호 이름을 호출하는 한 모든 관련 뉴스 데이터를 가져올 수 있습니다.

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