pandas 그룹별 빈도 세는 방법 질문드립니다.
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파이썬에서 데이터가 아래 표와 같이 구성되어 있는 경우에 그룹별 단어 빈도수 세는 방법을 질문드립니다.
category별로 내용을 통합한 후 중복을 제거해서
A: apple, orange, banana, melon (4개)
B: peach, apple, orange (3개)
이런 내용의 결과물을 출력하고 싶습니다.
pandas의 groupby와 value_count를 한번에 쓰는 방법이 있을까요?
아니면 할수있는 다른 방법이 있을까요?
1 답변
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>>> df = pd.DataFrame({"category":["A", "A", "B"], "content":["apple, orange", "banana, apple, melon", "peach, apple, orange" ]}) >>> df category content 0 A apple, orange 1 A banana, apple, melon 2 B peach, apple, orange >>> df["content"] = df["content"].str.split(", ") >>> df category content 0 A [apple, orange] 1 A [banana, apple, melon] 2 B [peach, apple, orange] >>> df["content"] = df["content"].apply(set) >>> df category content 0 A {orange, apple} 1 A {melon, banana, apple} 2 B {peach, orange, apple} >>> df.groupby("category").apply(lambda x: set.union(*x.content)) category A {melon, banana, orange, apple} B {peach, orange, apple} dtype: object >>> group_df = df.groupby("category").apply(lambda x: set.union(*x.content)) >>> for tup in group_df.to_frame().itertuples(): tup1_str = ", ".join(sorted(tup[1])) n = len(tup[1]) print(f"{tup[0]}: {tup1_str} ({n}개)") A: apple, banana, melon, orange (4개) B: apple, orange, peach (3개)- content 컬럼을 , 로 split 하여 list 로 만듦.
- set 을 apply 하여 list 를 set 으로 바꿈. (이후 합칠 때 중복제거를 위해서)
- category 로 groupby 하고, content 컬럼들에 대해 set.union (합집합) 연산으로 묶음.
- 만들어진 결과를 dataframe 으로 바꾸고 itertuples 로 이터레이트하면서 각 결과를 예쁘게 출력.
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