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pandas.groupby()에 의한 데이터 그룹화 내용 df.groupby() get_group() groupby().method() aggregate(), agg() apply() df.groupby() DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, …, dropna=True) 인수 by에 지정한 기준으로 데이터 프레임을 그룹화합니다. by: mapping, function, label, or label들의 리스트를 인수로 전달하여 그룹화의 기준을 지정 예) DataFrame.groupby("a").mean(): 인자 a에 의해 자료를 분류하고 그룹화된 값들의 평균을 반환합니다. 이 함수에 의한 결과는 자료형이 지정되지 않은 상태이므로 확인을 위해서는 list()등을 적용하여 자료형을 지정해주어야 합니다. 이러한 방식의 평가를 게으른 평가(lazy estimation)이라고 합니다. 또는 반복문을 사용하여 이 결과의 각 구성물들을 확인할 수 있습니다. 반환물의 구조와 속성은 dir() 함수를 사용하여 확인할 수 있습니다. 데이터를 목록화된 클래스(소그룹)으로 분류하기 위해 사용합니다. 예로 다음은 "Open", "High", "Low", "Close"의 변수로 구성된 kospi 일일 지수 데이터입니다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import FinanceDataReader as fdr st=pd.Timestamp(2024,1, 1) et=pd.Timestamp(2024, 5, 30) colNme=["Open", "High", "Low", "Close"] da=fd...