소개
이 랩에서는 Pandas Series 객체의 agg() 메서드에 대해 배우겠습니다. agg() 메서드를 사용하면 지정된 축을 따라 Series 의 요소에 하나 이상의 집계 함수를 적용할 수 있습니다. 단일 함수로 호출하면 스칼라 값을 반환하고, 여러 함수로 호출하면 여러 값을 반환합니다.
VM 팁
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학습 중에 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 즉시 해결해 드리겠습니다.
필요한 라이브러리 가져오기
먼저, 데이터 조작 및 분석에 사용되는 pandas 라이브러리를 가져와야 합니다.
import pandas as pd
Series 생성하기
다음으로, 몇 가지 샘플 데이터로 Series 객체를 생성합니다.
s = pd.Series([2, 3, 4])
단일 함수로 집계
이제 단일 함수를 사용하여 Series 의 요소를 집계해 보겠습니다. sum(), min(), max(), mean(), 그리고 count() 함수를 예시로 사용합니다.
print("Series 요소의 합계:", s.agg('sum'))
print("Series 요소의 최소값:", s.agg('min'))
print("Series 요소의 최대값:", s.agg('max'))
print("Series 요소의 평균:", s.agg('mean'))
print("Series 요소의 개수:", s.agg('count'))
여러 함수로 집계
또한 여러 함수를 사용하여 Series 의 요소를 집계할 수 있습니다. 여기서는 agg() 메서드에 함수 목록을 전달합니다.
print("agg 메서드의 출력:\n", s.agg(['sum', 'min', 'max']))
사용자 정의 함수로 집계
마지막으로, 사용자 정의 함수를 사용하여 요소를 집계할 수 있습니다. 이 예제에서는 3보다 큰 요소에 1을 더하고, 그렇지 않으면 동일한 요소를 반환하는 add()라는 함수를 생성합니다.
def add(x):
if x > 3:
return x + 1
else:
return x
print("집계 후 결과:\n", s.agg(add))
요약
이 랩에서는 Pandas Series 객체에서 agg() 메서드를 사용하는 방법을 배웠습니다. 내장 함수, 여러 함수 및 사용자 정의 함수를 사용하여 요소를 집계하는 방법을 살펴보았습니다. agg() 메서드는 Series 의 데이터를 요약하고 분석하는 강력한 도구입니다.