Pandas 데이터프레임의 pivot_table 함수 사용법

사람들이 관람한 영화에 대해 점수를 매긴 위와 같은 데이터가 있다.

이를 기준으로 어떤 영화를 시청한 사람에게 비슷한 영화를 추천하려고 한다.

 

하지만 지금의 경우는 어떤 유저가 영화 하나만을 시청한 게 아니라 수많은 영화에 대해 평점을 남겼을 수 있기 때문에 지금 상태에서 데이터를 처리하기엔 무리가 있다.

 

그 때 사용하는게 Pandas 의 pivot_table 함수이다.

df = movies_rating_df.pivot_table(values= 'rating', index= 'user_id', columns= 'title', aggfunc= 'mean') 

# aggfunc의 디폴트 값은 평균값 mean
# 피봇 테이블의 인덱스와 컬럼. 밸류에 원하는 값을 넣을 수 있도록 생각해보자.

판다스 데이터프레임에 사용하는 함수로 파라미터로 values, index, columns 그리고 aggfunc 의 값을 지정해 사용한다.

원래 데이터프레임에 있는 컬럼의 값들을 파라미터로 지정하고 aggfunc 의 경우 (mean, sum, count ...) 과 같은 인수를 넣을 수 있다. 디폴트 값은 mean 이다.

 

위 문장으로 통해 만들어진 pivot_table은 다음과 같다.

제일 중요한 것은 values 와 index, columns 에 어떤 컬럼이 들어가야할지 잘 생각해야하는 것이다.