[pandas] agg() & sort_values() - 데이터셋에서 가장 많이 팔린 상품 찾기

 

출처 : https://rfriend.tistory.com/392

위 그림처럼 pandas에서 데이터를 groupby를 통해 원하는 데이터 셋을 가져온 후, 그 데이터들을 count, mean과 같은 값으로 가공 가능하다.

그 method/function을 하나만 사용하고 싶다면, groupby(['column name #1', 'column name #2']).mean()과 같이

여러개의 method/function를 사용하고 싶다면 groupby(['column name #1', 'column name #2']).agg('mean', 'sum')처럼 사용해야 한다.

 

Practice

출처 :https://github.com/guipsamora/pandas_exercises

이 데이터 셋에서 가장 많이 팔린 (in terms of quantity) 상품(item_name)을 구하려고 한다면,

다음과 같은 데이터 groupby, agg()가 필요하다.

import pandas as pd
url = '데이터 가져올 링크 삽입'
df = read_csv(url, '\t')
chipo = df

item_quants = chipo.groupby(['item_name']).agg({'quantity':'sum'})
item_quants.sort_values('quantity', ascending=False)[:5]

(1) chipo의 groupby를 통한 item_name 지정,

(2) 그 중 동일 상품끼리의 quantity를 sum한다는 agg({'quantity':'sum'})를 사용하여 데이터를 집계

(3) 집계된 quantity를 ascending이 아닌, descending으로 정렬 (by sort_values())

 

출처 https://github.com/guipsamora/pandas_exercises

위 그림처럼, 내림차순, 가장 많은 순서대로 quantity와 item_name이 집계된 것을 알 수 있다.