[Python] Dataframe Groupby Multi Index 합 구하기

안녕하세요.

집근처 개발자 입니다.

오늘은 Pyton DataFrame의 고급 기술인  gruopby의 사용법 중 Multi Level Index에서 합을 구하는 방법을 알려드리겠습니다.

아래와 같은 DataFrame이 있고,

name	number	value
A	280372080743000	1
B	1316165527660	1
	25346724082300	1
	108207143366000	2
	123330743073000	1
	174176341471000	3
	200204182164000	1
	223142021803000	1
	224032018487000	1
	310421238379000	1
	326054253084000	1
	330164855184000	1
	362163568567000	3
	364478720866000	1
	408020042415000	2
	540574871130000	1
	562831214873000	2
	585540722726000	1
	625068715424000	1
	684630620544000	4
	716057534724000	1
	721735485867000	1
	755537511287000	4
	781848786682000	5
	860572133301000	2
	885780683263000	2
C	160536473687000	15
	310421238379000	28
	532536233280000	1
	605446013544000	18
	883534150403000	86

이런 Data를 아래와 같이 만드는 방법 입니다.

A	1
B	44
C	148

단순 gruopby해서 sum()을 하면 전체 value의 합을 출력합니다.

이는 Multi level index로 구성된 dataframe이기 때문입니다.

이 문제를 해결하려면 해당 column을 다시 gruopby로 묶어서 sum을 구하면 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

code로 보면 아래와 같습니다.

df.groupby(['name']).sum()

너무 간단하죠.

name columns으로 기준으로 groupby해서 sum() 하면 됩니다.

이는 사실 df.groupby(['name', 'number'])를 실행 한 결과가 위의 dataframe이다.

두 레벨의 group으로 묶어서 multi level이 되었고, 이 multi level dataframe의 값들을 name 기준으로 sum() 하기위해 name 기준의 group으로 묶은 것이다.