이번 포스팅에서는 Python pandas의 GroupBy operation을 이용해서 그룹 별 가중평균(Group weighted average)을 구하는 방법을 소개하겠습니다. 


앞서 GroupBy 연산자의 원리에서 소개드렸던 것처럼, Split => Apply => Combine 의 절차를 거치면서 각 그룹별 GroupBy 연산을 실행하게 됩니다. 


[GroupBy 를 이용한 그룹별 가중 평균 구하기 절차]




예제로 사용할 'a'와 'b'의 두 개 그룹별로 'value 값'과 'weight 가중치'를 가지고 있는 간단한 데이터 프레임을 만들어보겠습니다. 



import pandas as pd

import numpy as np


df = pd.DataFrame({'grp_col' : ['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b', 'b'], 

                   'val' : np.arange(10)+1,                   

                   'weight' : [0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4]})


df

grp_colvalweight
0a10.0
1a20.1
2a30.2
3a40.3
4a50.4
5b60.0
6b70.1
7b80.2
8b90.3
9b100.4



  (1) GroupBy 를 활용하여 그룹 별 가중 평균 구하기


이제 (1) GroupBy 객체를 만들고, (2) 가중평균을 구하는 lambda 함수를 정의한 후에, (3) grouped.apply(function) 로 그룹별 가중평균을 구해보겠습니다. 


 

# group weighted average by category

grouped = df.groupby('grp_col')

weighted_avg_func = lambda g:np.average(g['val'], weights=g['weight'])

grouped.apply(weighted_avg_func)

grp_col
a    4.0
b    9.0
dtype: float64




 (2) 수작업으로 그룹 별 가중 평균 구하기 (Split -> Apply -> Combine) 


위에서 처럼 GroupBy 를 사용하지 않는 다면 아래에 소개한 것처럼 각 그룹별로 하나씩 Split -> Apply 하고 마지막에 Combine 을 해주는 단순 반복작업을 그룹의 개수만큼 해주어야 합니다. 


그룹의 개수가 적으면 할만 한데요, 그룹의 개수가 많아지면 수고롭기도 하고, 자칫 실수도 유발할 수 있으니 위의 (1)번 GroupBy 연산자를 사용하는 방법이 좀더 추천할만 하다고 하겠습니다. 비교를 위해서 소개합니다. 


  • (a) Split


# split

df_a = df[df['grp_col']=='a']

df_b = df[df['grp_col']=='b']

 


 df_a

grp_colvalweight
0a10.0
1a20.1
2a30.2
3a40.3
4a50.4

 df_b

grp_colvalweight
5b60.0
6b70.1
7b80.2
8b90.3
9b100.4



  • (b) Apply


# apply

weighted_avg_a = sum((df_a['val']*df_a['weight']))/sum(df_a['weight'])

weighted_avg_b = sum((df_b['val']*df_b['weight']))/sum(df_b['weight'])



 weighted_avg_a

4.0

 weighted_avg_b

9.0



  • (c) Combine


# combine

weighted_avg_ab = pd.DataFrame({'grp_col': ['a', 'b'], 

                               'weighted_average': [weighted_avg_a, weighted_avg_b]})


weighted_avg_ab

grp_colweighted_average
0a4.0
1b

9.0




많은 도움이 되었기를 바랍니다. 



Posted by R Friend R_Friend