[Python] 피벗테이블

피벗테이블이란?

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피벗(Pivot) 테이블이란 수많은 양의 데이터 속에서 필요한 데이터만 뽑아 유의미한 표를 생성하는 기술이다.
엑셀에서 이 기능이 자주 사용되며 Pandas를 이용해사용자 임의대로 데이터를 핸들링 할 수 있다.

data.pivot() | python을 이용한 피벗테이블 생성

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# 예제를 위한 라이브러리와 데이터 로드

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset('tips')
titanic = sns.load_dataset('titanic')
iris = sns.load_dataset('iris')

예제를 위해 seaborn 라이브러리에서 제공하는 tips 팁, iris 꽃잎 데이터를 로드했다.
tips 데이터는 다음과 같다.

pandas를 이용해 피벗 테이블을 생성하는 pivot() 함수는 다음과 같이 사용한다.
tips.pivot(index=[행 인덱스], columns=[열 인덱스], values=[분석하고자 하는 KEY FIGURE(변수)])

요일과 성별에 따른 tip의 평균을 구하기 위해 groupby() 함수를 통해 통계량(평균)을 구해야한다.

# tips 데이터를 피벗테이블로 생성
grp_s_d = tips.groupby(['sex', 'day'])[['tip']].mean() # 성별과 요일에 따른 tip의 평균으로 통계량을 계산
grp_s_d.reset_index(inplace=True)
grp_s_d

grp_s_d.pivot(index='sex', columns='day', values='tip')

이처럼 pandas를 이용해 피벗 테이블을 생성하고자 하는 경우 groupby() 메소드를 이용해 데이터를 그룹핑하여 pivot() 함수를 사용해야한다.

pd.pivot_table() | 피벗 테이블을 보다 간편하게 구해보자

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피벗테이블을 구하기 위해 매번 그룹핑을 지정하는 것은 굉장히 귀찮은 작업이 될 수 있다.
Pandas에서는 aggfunc라는 옵션을 통해 groupby() 메소드 없이 통계량을 바로 계산하여 피벗 테이블을 생성할 수 있도록 지원한다.

위에서 구한 피벗테이블과 동일한 피벗테이블을 aggfunc 옵션을 이용해 생성해보자.

pd.pivot_table(data=tips, index='sex', columns='day', values='tip', aggfunc='mean')

unstack()

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unstack() 메소드의 본래 용도는 중첩된 Index를 일정 수준의 레벨에 따라 중첩을 벗겨내기 위함이다.
하지만 이 unstack() 함수를 이용하면 그룹핑 된 Dataframe을 피벗 테이블로 변환할 수 있다.

for_pv = tips.groupby(['sex', 'day'])[['tip']].mean()
for_pv

이처럼 성별, 일자로 중첩된 인덱스를 갖는 Dataframe에 unstack() 함수를 사용해보자.

for_pv.unstack(level=1)

unstack() 함수를 사용하자 앞서 생성한 피벗 테이블과 동일한 모습의 피벗 테이블이 생성된 것을 확인할 수 있다.