[CRIME] 4. Pandas Pivot Table

 

 

 

 

 

서울시 범죄 현황 데이터 분석 프로젝트
4. Pandas Pivot Table

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index, columns, values, aggfunc

 

1. 간단한 판매 현황표를 가져와본다.

df = pd.read_excel("../data/02. sales-funnel.xlsx")
df.head()

 

2. Name 컬럼을 인덱스로 설정하고 재정렬해보려한다.

# pd.pivot_table(df, index="Name")

df.pivot_table(index="Name")

C:\Users\JIEUN\AppData\Local\Temp\ipykernel_17280\4182054485.py:1: FutureWarning: pivot_table dropped a column because it failed to aggregate. This behavior is deprecated and will raise in a future version of pandas. Select only the columns that can be aggregated.
  df.pivot_table(index="Name")

경고창이 뜬다.

 

 

import warnings
warnings.simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning)

 

가볍게 없애준다.

 

df.pivot_table(index="Name")

재출력하니 경고창이 나오지 않고 잘 출력된다.

 

 

 

3. 멀티인덱스 : index를 여러개 지정할 수 있다.

df.pivot_table(index=["Name", "Rep", "Manager"])

df.pivot_table(index=["Manager", "Rep"])

 

 

4.

 - values를 지정할 수 있다.

pd.pivot_table(df, index=["Manager", "Rep"], values=["Price"])

 

 

 

5.

 - values에 함수를 적용할 수 있다.

 - 디폴트는 평균

 - 합산 등의 다른 함수를 적용할 때는 aggfunc 옵션을 지정

pd.pivot_table(df, index=["Manager", "Rep"], values=["Price"], aggfunc=np.sum)

 

6.

 갯수도 적용(len)

 df.pivot_table(index=["Manager", "Rep"], values="Price", aggfunc=[np.sum, len])

 

 

7. 

 분류를 지정(columns)

df.head()

 

 

8.

 Product를 컬럼으로 지정

df.pivot_table(index=["Manager", "Rep"], values="Price", columns="Product", aggfunc=np.sum)

 

 

9.

 NaN에 대한 처리를 지정  fill_value 

df.pivot_table(index=["Manager", "Rep"], values="Price", columns="Product", aggfunc=np.sum, fill_value=0)

 

 

10.

 2개 이상 index, values 설정

df.pivot_table(index=["Manager", "Rep", "Product"], values=["Price", "Quantity"], aggfunc=np.sum, fill_value=0)

 

 

 

11.

  aggfunc 2개 이상 설정 

 총계(All) 추가, 합계를 지정할 수 있다.

df.pivot_table(
    index=["Manager", "Rep", "Product"], 
    values=["Price", "Quantity"], 
    aggfunc=[np.sum, np.mean], 
    fill_value=0,
    margins=True)

 

 

12.

crime_raw_data.head()

 

 

 

13.

 - 경찰서 이름을 index로 하도록 정리하자

 - defaul가 평균(mean)이므로 사건의 합을 기록하기 위해 aggfunc 옵션에 sum을 사용하는 것에 주의한다.

crime_station = crime_raw_data.pivot_table(
    crime_raw_data, 
    index="구분", 
    columns=["죄종", "발생검거"], 
    aggfunc=[np.sum])
crime_station.head()

 

 

14.

 - Multiindex. 깔끔하게 정리된다.

 - 그러나 이렇게 정리된 데이터의 경우 column이 multi로 잡힌다.

crime_station.columns

 

 

15.

 - Multi Columns Index

 - pivot_table을 적용하면 column이나 index가 다중으로 잡힌다.

crime_station["sum", "건수", "강도", "검거"][:5]

 

 

 

16.

 - 다중 컬럼에서 특정 컬럼을 제거한다.

crime_station.columns = crime_station.columns.droplevel([0, 1])
crime_station.columns

 

 

 

17. 

crime_station.head()

 

 

18.

 - 현재 index는 경찰서 이름으로 되어있다.

 - 경찰서 이름으로 구이름을 알아내야 한다.

crime_station.index