[파이썬] 데이터 집계, 피벗 테이블 생성 - pivot_table

데이터 집계 피벗 테이블

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데이터 집계, 피벗 테이블 생성 - pivot_table

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들어가며

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데이터분석을 하기 위해 피벗 테이블을 생성해야 할 때는 pivot_table을 활용합니다. 방대한 양의 데이터를 한눈에 보기 쉽게 집계표를 나타낼 수 있습니다.

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피벗 테이블

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먼저 필요한 패키지인 pandas를 import합니다.

# pip install pandas
import pandas as pd

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예제 데이터로 2024년 3월 14일의 시간대별 ID별 속도 데이터를 사용하겠습니다. 아래의 csv파일을 다운로드하여 사용해 보세요:)

test_df.csv

0.47MB

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df = pd.read_csv('test_df.csv', encoding='euc-kr')
df.head()

df head

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아래 그림과 같이 행에 ID를 열에 시간대를 놓고, 그에 맞는 속도를 나타내보겠습니다.

pivot table

df_pivot = df.pivot_table(index='ID', columns='STIME', values='SPD')
df_pivot.head()

df_pivot

반응형

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현재 인덱스인 ID를 해제하고 싶다면, reset_index를 추가합니다.

df_pivot2 = df.pivot_table(index='ID', columns='STIME', values='SPD').reset_index()
df_pivot2.head()

df_pivot2

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현재 df에는 결측값이 없지만, 데이터에 결측값이 있다면 fill_value를 통해 결측값을 채워 넣을 수도 있습니다.

df_pivot3 = df.pivot_table(index='ID', columns='STIME', values='SPD', fill_value = 95)

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전체 코드

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# pip install pandas
import pandas as pd

# 예제 데이터
df = pd.read_csv('test_df.csv', encoding='euc-kr')
df.head()

# df_pivot
df_pivot = df.pivot_table(index='ID', columns='STIME', values='SPD')
df_pivot.head()

# df_pivot2: index 해제
df_pivot2 = df.pivot_table(index='ID', columns='STIME', values='SPD').reset_index()
df_pivot2.head()

# df_pivot3: 결측값 처리
df_pivot3 = df.pivot_table(index='ID', columns='STIME', values='SPD', fill_value = 95)

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