Groupby

• df.goupby("f1")["f2"].연산()
  : f1 feature의 값이 같은 data들을 하나의 group으로 묶은 뒤,
  해당 data들의 f2 feature 값들을 연산하여 리턴한다.
  
• 여러개의 feature로(->계층적) group을 묶을 수도 있다.
• 두 개의 column으로 groupby를 할 경우, index가 두개 생성
  
• index가 2개여도 Series type이다.
  

unstack()

• Group으로 묶여진 데이터를 matrix 형태로 전환해줌
  

grouped

• groupby에 의해 slpit된 상태 추출
  

aggregation

• grouped된 feature 전체 값들에 대한 연산
• grouped.agg()
  : group 별로 연산 값 추출
  
• grouped된 상태에서 특정 feature data에 대한 여러 연산값들을 추출
  

transformation

• grouped된 feature element 각각의 값들에 대한 연산
  

Case Study

date data

월별 통화량 합

Merge & Concat

Merge

• default : Inner Join
• 특정 Feature data의 같은 value를 기준으로 두 DataFrame을 합친다.
  
• 두 DataFrame의 feature 이름이 다를 때
  

Join의 종류

• Left Join
  : 왼쪽 DataFrame의 모든 data를 살려서 가져오고, 오른쪽 DataFrame의 feature에 해당 index에 대한 값이 없으면 NaN으로 할당

Concat

• 같은 형태의 data를 붙이는 연산작업
• 밑으로 붙일수도 있고, 옆으로 붙일수도 있다.
  • axis=0 : 밑으로 붙이는 작업 ( Default )
  • axis=1 : 옆으로 붙이는 작업
• list로 붙일 DataFrame들을 넘겨준다.
  ( apppend() : 밑으로 붙이는 concat과 같은 역할을 하는 명령어)
  

• Concat() 후 reset_index()를 통해 index 재할당