[Python] 빅데이터 분석 기초 - 집계 (Aggregation)

 

[Python] 빅데이터 분석 기초 - 필터링 (Filtering)

[Python] 빅데이터 분석 기초 - 인덱싱 (Indexing)

 

 인덱싱 된 데이터를 보기 편하게, 혹은 의도하는 수치를 보여주기 위해선 집계함수를 사용한 집계 과정 또한 필요하다. 집계를 할 땐 어떤 컬럼을 기준으로 잡고 작업할 것인지 와 멀티 인덱스를 마주쳤을 때 이를 어떻게 해소 시킬 것인지가 가장 난관이 될 것이다.

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 74485 entries, 0 to 74484
Data columns (total 29 columns):
 #   Column     Non-Null Count  Dtype  
---  ------     --------------  -----  
 0   사고번호       74485 non-null  object 
 1   사고년도       74485 non-null  int64  
 2   사고월        74485 non-null  int64  
 3   사고일        74485 non-null  int64  
 4   사고시각       74485 non-null  int64  
 5   사고요일       74485 non-null  int64  
 6   시군구_대범주    74485 non-null  object 
 7   시군구_소범주    74485 non-null  object 
 8   사고내용       74485 non-null  object 
 9   사망자수       74485 non-null  int64  
 10  중상자수       74485 non-null  int64  
 11  경상자수       74485 non-null  int64  
 12  부상신고자수     74485 non-null  int64  
 13  사고유형_대범주   74485 non-null  object 
 14  사고유형_소범주   74485 non-null  object 
 15  법규위반       74485 non-null  object 
 16  노면상태_대범주   74485 non-null  object 
 17  노면상태_소범주   74485 non-null  object 
 18  기상상태       73575 non-null  object 
 19  도로형태_대범주   74485 non-null  object 
...
 27  피해운전자연령    72049 non-null  float64
 28  피해운전자상해정도  72225 non-null  object 
dtypes: float64(2), int64(9), object(18)
memory usage: 16.5+ MB
Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings...

 

단순 집계

 

수치형 변수의 최소값 위치 구하기

df.select_dtypes('number').idxmin()

사고년도            0
사고월              0
사고일              0
사고시각            0
사고요일          507
사망자수            0
중상자수            0
경상자수           12
부상신고자수        0
가해운전자연령   2953
피해운전자연령   2248
dtype: int64

 select_dtypes() 함수를 통해 데이터 프레임 내부에 해당 타입과 같은 타입의 컬럼 정보를 알 수 있다. (number, int64, float64, object 등등)

 

사망자수, 중상자수의 합계를 행 별로 구하기

col = ['사망자수','중상자수']
df[col].sum(axis=1)

 기본적인 sum() 함수는 열 별로 합계를 구하지만, 행 별로 합계를 구할 수도 있다. sum함수 옵션인 axis을 1로 주면 된다.

# 사망자와 중상자가 모두 없다면 0
# 사망자만 있거나 중상자만 있다면 1
# 사망자와 중상자가 모두 있다면 2
0        0
1        0
2        0
3        0
4        0
        ..
74480    0
74481    0
74482    0
74483    1
74484    0
Length: 74485, dtype: int64

df[col].sum(axis=1).describe()

 describe() 함수는 결측치를 제외한 데이터의 요약본을 리턴한다. 대체적으로 수치형 변수들의 최소값, 최대값, 중앙값, 평균 등의 정보를 한 눈에 볼 때 자주 사용한다.

count    74485.000000
mean         0.266913
std          0.501200
min          0.000000
25%          0.000000
50%          0.000000
75%          0.000000
max         11.000000
dtype: float64

 

단일열 기준 집계

 

요일별 중상자수의 합계

# agg 메서드 사용
df.groupby(['사고요일'])[['중상자수']].agg('sum')

or

# 직접 집계함수의 메서드 사용
df.groupby(['사고요일'])[['중상자수']].sum()

or

# agg와 딕셔너리 사용
df.groupby(['사고요일']).agg({'중상자수':'sum'})

 집계함수를 사용하는 방법에는 위 3가지 방법이 있다. 3가지 방법 모두 속도나 부하에는 큰 차이가 없으니, 취향에 맞는 방식으로 작업하면 될 것 같다.

         중상자수
사고요일	
   0       2777
   1       2956
   2       2792
   3       2940
   4       3008
   5       2758
   6       2181

 

요일 별 부상신고자수, 중상자수의 합계

df.groupby(['사고요일'])[['부상신고자수','중상자수']].sum()

         부상신고자수      중상자수
사고요일		
   0        1231            2777
   1        1196            2956
   2        1217            2792
   3        1169            2940
   4        1363            3008
   5        1346            2758
   6        1085            2181

 

기상상태별 부상신고자수의 합계, 사고건수

df.groupby(['기상상태']).agg({'부상신고자수':['sum','count']})

           부상신고자수
           sum   count
기상상태		
   눈       20    119
  맑음     7636  65872
   비       553   4686
  안개       0     4
  흐림      309   2894

 

사고요일병 사고건수, 가해운전자연령의 평균, 중상사수의 합계

my_dict = {'가해운전자연령':['count','mean'],
           '중상자수': 'sum'}
my_agg = df.groupby(['사고요일']).agg(my_dict)
my_agg.columns= ['사고건수','가해운전자연령평균','중상자수합계']
my_agg['사고건당중상자수'] = my_agg['중상자수합계'] / my_agg['사고건수']
my_agg

           사고건수  가해운전자연령평균  중상자수합계  사고건당중상자수
사고요일				
   0        10498       49.088779         2777          0.264527
   1        10898       48.502936         2956          0.271242
   2        10662       48.483493         2792          0.261865
   3        10875       48.511448         2940          0.270345
   4        11701       48.076831         3008          0.257072
   5        10328       47.033695         2758          0.267041
   6         7765       46.206182         2181          0.280876

 

복수열 기준 집계

 

요일별 사고유형별 중상자수의 평균

df.groupby(['사고요일','사고유형_대범주'])[['중상자수']].mean()

                           중상자수
사고요일  사고유형_대범주	
   0         차대사람      0.363176
               차대차      0.222663
             차량단독      0.298551
   1         차대사람      0.373498
               차대차      0.227740
             차량단독      0.323529
   2         차대사람      0.356309
               차대차      0.218470
             차량단독      0.327485
   3         차대사람      0.379464
               차대차      0.222537
             차량단독      0.334320
   4         차대사람      0.347826
               차대차      0.218335
             차량단독      0.292264
   5         차대사람      0.342304
               차대차      0.233135
             차량단독      0.338870
   6         차대사람      0.361547
               차대차      0.247035
             차량단독      0.279570

 위 시리즈처럼 여러 데이터가 한 인덱스에 묶여있는 경우, 시각화를 했을 때 데이터를 확인하기가 불편하므로 멀티 인덱스를 해제해주는 작업이 따로 필요하다. 멀티 행인덱스를 풀어줄 땐 reset_index()를 통해 인덱스를 재설정하고, 멀티 컬럼 인덱스를 풀어줄 땐 컬럼명 재지정을 통해 멀티인덱스를 해제할 수 있다.

# 멀티인덱스(행) 해제
df.groupby(['사고요일','사고유형_대범주'])[['중상자수']].mean().reset_index()

# 멀티인덱스(열) 해제 (예시)
# df.groupby(['사고요일','사고유형_대범주'])[['중상자수']].mean().columns = ['사고요일','사고유형_대범주','중상자수']

   사고요일    사고유형_대범주    중상자수
0     0           차대사람       0.363176
1     0             차대차       0.222663
2     0           차량단독       0.298551
3     1           차대사람       0.373498
4     1             차대차       0.227740
5     1           차량단독       0.323529
6     2           차대사람       0.356309
7     2             차대차       0.218470
8     2           차량단독       0.327485
9     3           차대사람       0.379464
10    3             차대차       0.222537
11    3           차량단독       0.334320
12    4           차대사람       0.347826
13    4             차대차       0.218335
14    4           차량단독       0.292264
15    5           차대사람       0.342304
16    5             차대차       0.233135
17    5           차량단독       0.338870
18    6           차대사람       0.361547
19    6             차대차       0.247035
20    6           차량단독       0.279570

 

Unstack과 Pivot Table

 

Unstack

my_agg = df.groupby(['사고요일','사고유형_대범주'])[['중상자수']].mean()
my_agg

                           중상자수
사고요일  사고유형_대범주	
   0         차대사람      0.363176
               차대차      0.222663
             차량단독      0.298551
   1         차대사람      0.373498
               차대차      0.227740
             차량단독      0.323529
   2         차대사람      0.356309
               차대차      0.218470
             차량단독      0.327485
   3         차대사람      0.379464
               차대차      0.222537
             차량단독      0.334320
   4         차대사람      0.347826
               차대차      0.218335
             차량단독      0.292264
   5         차대사람      0.342304
               차대차      0.233135
             차량단독      0.338870
   6         차대사람      0.361547
               차대차      0.247035
             차량단독      0.279570

my_agg.unstack()

 unstack() 함수는 인덱스와 컬럼을 재배치하는 함수다. 컬럼을 인덱스로, 인덱스를 컬럼으로 보낸다.

                 중상자수
사고유형_대범주     차대사람    차대차     차량단독
      사고요일	 		
            0      0.363176  0.222663   0.298551
            1      0.373498  0.227740   0.323529
            2      0.356309  0.218470   0.327485
            3      0.379464  0.222537   0.334320
            4      0.347826  0.218335   0.292264
            5      0.342304  0.233135   0.338870
            6      0.361547  0.247035   0.279570

 

Pivot Table

pd.pivot_table(df, index='사고요일', columns='사고유형_대범주', values='중상자수', aggfunc='mean', fill_value=0)

 pivot_table() 함수는 옵션마다 사용자가 지정하는 값에 따라 피보팅하는 함수이다. 피벗할 데이터프레임, index : 행 위치에 들어갈 컬럼, columns : 열 위치에 들어갈 컬럼, values : 데이터로 사용할 컬럼, aggfunc : 집계함수, full_vaule : 결측치를 채울 값을 알맞게 넣어주면 된다.

사고유형_대범주     차대사람      차대차       차량단독
       사고요일			
             0     0.363176     0.222663     0.298551
             1     0.373498     0.227740     0.323529
             2     0.356309     0.218470     0.327485
             3     0.379464     0.222537     0.334320
             4     0.347826     0.218335     0.292264
             5     0.342304     0.233135     0.338870
             6     0.361547     0.247035     0.279570

pd.pivot_table(df, index=['사고요일','사고유형_대범주'], columns='가해운전자성별', values='중상자수', aggfunc='mean', fill_value=0)

          가해운전자성별        남        여
사고요일  사고유형_대범주		
      0	        차대사람  0.378920  0.356322
                  차대차  0.230284  0.202802
                차량단독  0.305136  0.142857
      1	        차대사람  0.392455  0.343373
                  차대차  0.228007  0.232716
                차량단독  0.331034  0.187500
      2	        차대사람  0.380310  0.318949
                  차대차  0.221415  0.209877
                차량단독  0.314465  0.521739
      3	        차대사람  0.395986  0.379771
                  차대차  0.222051  0.231237
                차량단독  0.335443  0.333333
      4	        차대사람  0.363344  0.336397
                  차대차  0.221346  0.210698
                차량단독  0.289634  0.368421
      5	        차대사람  0.354234  0.358396
                  차대차  0.239201  0.215250
                차량단독  0.339286  0.350000
      6	        차대사람  0.384403  0.320158
                  차대차  0.252118  0.231501
                차량단독  0.279693  0.277778