[pandas] pivot_table을 이용한 조건별 변수별 통계량 파악

pivot table 조건에 따른 변수들의 통계량 파악¶

pandas.pivot_table 행단위 데이터 프레임을 피벗 테이블로 변환

data: 데이터 프레임

index: 행에 들어갈 조건

columns: 열에 들어갈 조건

values: 집계 대상 컬럼 목록

aggfunc: 집계 함수

In [1]:

import os
import pandas as pd
os.chdir(r"D:\bigdata\jupyter\data_preprocessing\1. 데이터 핸들링\데이터")

In [4]:

df = pd.read_csv("온라인_판매기록.csv", encoding="ANSI", engine='python')

In [5]:

df.head()

Out[5]:

	쇼핑몰	제품	수량	판매금액	쇼핑몰 유형
0	쿠팡	제품_16	8	1134400	쿠팡
1	쿠팡	제품_57	8	439200	쿠팡
2	쿠팡	제품_25	4	495200	쿠팡
3	쿠팡	제품_18	4	578000	쿠팡
4	쿠팡	제품_90	2	75000	쿠팡

pivot_table 생성¶

제품의 쇼핑몰 유형별 판매금액의 평균 구하기¶

In [6]:

pt1 = pd.pivot_table(df, index="제품", columns="쇼핑몰 유형", values="판매금액", aggfunc="mean")

In [7]:

pt1

Out[7]:

쇼핑몰 유형	동물병원	온라인II	온라인사이트	유통대리점	전시회	쿠팡	할인점	할인점II
제품
제품_01	463600.000000	483120.000000	395280.000000	390400.000000	366000.000000	439200.000000	146400.0	366000.0
제품_02	79920.000000	108000.000000	64800.000000	89100.000000	145800.000000	97200.000000	72900.0	NaN
제품_03	229712.500000	247633.333333	228584.615385	166175.000000	263925.000000	209718.181818	140760.0	NaN
제품_04	226843.750000	277550.000000	258711.764706	261537.500000	181475.000000	195708.333333	170800.0	128100.0
제품_05	774720.000000	792327.272727	667120.000000	847350.000000	376600.000000	670917.647059	538000.0	NaN
...	...	...	...	...	...	...	...	...
제품_95	561346.153846	540555.555556	495345.454545	472600.000000	632450.000000	456093.750000	608125.0	389200.0
제품_96	436666.666667	385140.000000	445400.000000	314400.000000	510900.000000	377280.000000	510900.0	NaN
제품_97	466020.000000	582525.000000	443828.571429	383555.555556	373966.666667	431500.000000	345200.0	776700.0
제품_98	578100.000000	492000.000000	524800.000000	492000.000000	664200.000000	605538.461538	885600.0	688800.0
제품_99	88554.545455	120966.666667	114600.000000	87860.000000	66850.000000	76400.000000	85950.0	114600.0

100 rows × 8 columns

제품의 쇼핑몰 유형별 판매금액과 수량의 최대값 구하기¶

In [8]:

pt2 = pd.pivot_table(df, index=["제품"], columns=["쇼핑몰 유형"], values=["판매금액","수량"], aggfunc="max")
pt2

Out[8]:

	수량								판매금액
쇼핑몰 유형	동물병원	온라인II	온라인사이트	유통대리점	전시회	쿠팡	할인점	할인점II	동물병원	온라인II	온라인사이트	유통대리점	전시회	쿠팡	할인점	할인점II
제품
제품_01	10.0	8.0	10.0	10.0	7.0	10.0	3.0	8.0	732000.0	585600.0	732000.0	732000.0	512400.0	732000.0	219600.0	585600.0
제품_02	9.0	10.0	10.0	8.0	9.0	9.0	5.0	NaN	145800.0	162000.0	162000.0	129600.0	145800.0	145800.0	81000.0	NaN
제품_03	10.0	10.0	10.0	9.0	10.0	8.0	7.0	NaN	391000.0	391000.0	391000.0	351900.0	391000.0	312800.0	273700.0	NaN
제품_04	10.0	10.0	10.0	10.0	10.0	9.0	6.0	3.0	427000.0	427000.0	427000.0	427000.0	427000.0	384300.0	256200.0	128100.0
제품_05	10.0	10.0	10.0	10.0	4.0	10.0	5.0	NaN	1076000.0	1076000.0	1076000.0	1076000.0	430400.0	1076000.0	538000.0	NaN
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
제품_95	10.0	10.0	10.0	8.0	9.0	9.0	9.0	5.0	973000.0	973000.0	973000.0	778400.0	875700.0	875700.0	875700.0	486500.0
제품_96	10.0	10.0	10.0	10.0	8.0	10.0	7.0	NaN	786000.0	786000.0	786000.0	786000.0	628800.0	786000.0	550200.0	NaN
제품_97	9.0	10.0	6.0	10.0	8.0	10.0	7.0	9.0	776700.0	863000.0	517800.0	863000.0	690400.0	863000.0	604100.0	776700.0
제품_98	10.0	10.0	10.0	10.0	10.0	10.0	10.0	7.0	984000.0	984000.0	984000.0	984000.0	984000.0	984000.0	984000.0	688800.0
제품_99	8.0	10.0	10.0	8.0	6.0	8.0	7.0	6.0	152800.0	191000.0	191000.0	152800.0	114600.0	152800.0	133700.0	114600.0

100 rows × 16 columns

In [ ]:

In [ ]:

In [ ]:

In [ ]: