Pandas를 사용하여 SQL의 GROUP BY HAVING 절 기능을 구현하려면 어떻게 해야 합니까?

Pandas의 GROUP BY HAVING 절에 해당하는 SQL

Pandas의 그룹별 작업은 데이터 분석을 위한 강력한 도구를 제공하므로 사용자는 하나 이상의 열을 기반으로 데이터를 집계하고 조작할 수 있습니다. 데이터 분석의 일반적인 작업은 특정 조건을 기반으로 그룹별 작업 결과를 필터링하는 것입니다. 이는 SQL의 HAVING 절과 동일합니다.

Pandas에서 이 기능을 구현하려면 람다 함수와 결합된 필터 메서드를 사용할 수 있습니다. 람다 함수는 각 그룹에 대한 부울 조건을 평가하고 조건이 True이면 그룹이 유지됩니다. 그룹별 개체를 필터링하는 구문은 다음과 같습니다.

<code>df.groupby('group_column').filter(lambda x: condition)</code>

예를 들어 특정 열의 합이 특정 값보다 큰 모든 그룹을 찾으려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

<code>df.groupby('group_column').filter(lambda x: x['column'].sum() > value)</code>

이 작업은 조건부 집계, 이상값 제거, 복잡한 조건을 기반으로 한 데이터 필터링에 특히 유용합니다. 그룹화된 데이터에 대해 복잡한 필터링 작업을 수행하는 간결하고 효율적인 방법을 제공합니다.

위 내용은 Pandas를 사용하여 SQL의 GROUP BY HAVING 절 기능을 구현하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!