7. 집계 (Groupby, pivot_table).ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## pandas, numpy module 불러오기"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "import numpy as np\n",
    "# SQL "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<img src=\"img/8강/그룹분석_groupby.jpg\" alt=\"그룹분석_groupby\" style=\"width: 800px;\"/>\n",
    "<img src=\"img/8강/그룹분석_pivottable.jpg\" alt=\"그룹분석_groupby\" style=\"width: 800px;\"/>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>도시</th>\n",
       "      <th>자치구</th>\n",
       "      <th>연도</th>\n",
       "      <th>남자인구</th>\n",
       "      <th>여자인구</th>\n",
       "      <th>총인구</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>서울</td>\n",
       "      <td>강남구</td>\n",
       "      <td>2013</td>\n",
       "      <td>73</td>\n",
       "      <td>92</td>\n",
       "      <td>165</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>서울</td>\n",
       "      <td>강남구</td>\n",
       "      <td>2014</td>\n",
       "      <td>139</td>\n",
       "      <td>55</td>\n",
       "      <td>194</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>서울</td>\n",
       "      <td>강남구</td>\n",
       "      <td>2015</td>\n",
       "      <td>123</td>\n",
       "      <td>83</td>\n",
       "      <td>206</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "      <td>서울</td>\n",
       "      <td>강남구</td>\n",
       "      <td>2016</td>\n",
       "      <td>147</td>\n",
       "      <td>150</td>\n",
       "      <td>297</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>서울</td>\n",
       "      <td>강남구</td>\n",
       "      <td>2017</td>\n",
       "      <td>57</td>\n",
       "      <td>133</td>\n",
       "      <td>190</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   도시  자치구    연도  남자인구  여자인구  총인구\n",
       "0  서울  강남구  2013    73    92  165\n",
       "1  서울  강남구  2014   139    55  194\n",
       "2  서울  강남구  2015   123    83  206\n",
       "3  서울  강남구  2016   147   150  297\n",
       "4  서울  강남구  2017    57   133  190"
      ]
     },
     "execution_count": 4,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# 실습 데이터 적재\n",
    "data = pd.read_excel('input/인구수예제.xlsx')\n",
    "data.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 1. groupby\n",
    "## (dataframe).groupby('집단별로 묶고 싶은 기준 column')['이후에 연산을 하고 싶은 column'].함수"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {
    "scrolled": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "연도\n",
       "2013    2130\n",
       "2014    2256\n",
       "2015    1848\n",
       "2016    2045\n",
       "2017    2128\n",
       "Name: 총인구, dtype: int64"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# 연도별 총인구의 합\n",
    "# 집단별로 묶고 싶은 기준 : '연도'\n",
    "# 연산을 하고 싶은 column : '총인구'\n",
    "# 사용할 함수 : 'sum()'\n",
    "data.groupby('연도')['총인구'].sum()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>index</th>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>2013</td>\n",
       "      <td>0     165\n",
       "5     206\n",
       "10    189\n",
       "15    259\n",
       "20    ...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2014</td>\n",
       "      <td>1     194\n",
       "6     299\n",
       "11    162\n",
       "16    244\n",
       "21    ...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>2015</td>\n",
       "      <td>2     206\n",
       "7     183\n",
       "12    129\n",
       "17    142\n",
       "22    ...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "      <td>2016</td>\n",
       "      <td>3     297\n",
       "8     165\n",
       "13    180\n",
       "18    277\n",
       "23    ...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>2017</td>\n",
       "      <td>4     190\n",
       "9     178\n",
       "14    196\n",
       "19    269\n",
       "24    ...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   index     0                                                  1\n",
       "0      0  2013  0     165\n",
       "5     206\n",
       "10    189\n",
       "15    259\n",
       "20    ...\n",
       "1      1  2014  1     194\n",
       "6     299\n",
       "11    162\n",
       "16    244\n",
       "21    ...\n",
       "2      2  2015  2     206\n",
       "7     183\n",
       "12    129\n",
       "17    142\n",
       "22    ...\n",
       "3      3  2016  3     297\n",
       "8     165\n",
       "13    180\n",
       "18    277\n",
       "23    ...\n",
       "4      4  2017  4     190\n",
       "9     178\n",
       "14    196\n",
       "19    269\n",
       "24    ..."
      ]
     },
     "execution_count": 6,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# reset_index() : index의 값을 column으로 이동\n",
    "pd.DataFrame(data.groupby('연도')['총인구']).reset_index()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "자치구\n",
       "강남구     210.4\n",
       "도봉구     207.0\n",
       "동래구     207.2\n",
       "동작구     207.2\n",
       "서대문구    206.2\n",
       "송파구     194.8\n",
       "수영구     212.2\n",
       "영등포구    238.2\n",
       "종로구     171.2\n",
       "해운대구    227.0\n",
       "Name: 총인구, dtype: float64"
      ]
     },
     "execution_count": 9,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# 자치구별 총인구의 평균\n",
    "data.groupby('자치구')['총인구'].mean()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 2. pivot_table\n",
    "## (dataframe).pivot_table(index='', aggfunc='', values='')\n",
    "### index='집단별로 묶고 싶은 기준 column', \n",
    "### aggfunc=함수, \n",
    "### values='이후에 연산을 하고 싶은 column'"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>총인구</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>연도</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2013</td>\n",
       "      <td>2130</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2014</td>\n",
       "      <td>2256</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2015</td>\n",
       "      <td>1848</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2016</td>\n",
       "      <td>2045</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2017</td>\n",
       "      <td>2128</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "       총인구\n",
       "연도        \n",
       "2013  2130\n",
       "2014  2256\n",
       "2015  1848\n",
       "2016  2045\n",
       "2017  2128"
      ]
     },
     "execution_count": 10,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# 연도별 총인구의 합\n",
    "# 똑같이 index에는 column, 뒤에는 사용할 함수, 마지막에 연산할 column 써줘야 함\n",
    "data.pivot_table(index = '연도', aggfunc='sum', values = '총인구')\n",
    "# pivot은 바로 데이터 프레임 출력"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>총인구</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>자치구</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>강남구</td>\n",
       "      <td>210.4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>도봉구</td>\n",
       "      <td>207.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>동래구</td>\n",
       "      <td>207.2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>동작구</td>\n",
       "      <td>207.2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>서대문구</td>\n",
       "      <td>206.2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>송파구</td>\n",
       "      <td>194.8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>수영구</td>\n",
       "      <td>212.2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>영등포구</td>\n",
       "      <td>238.2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>종로구</td>\n",
       "      <td>171.2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>해운대구</td>\n",
       "      <td>227.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "        총인구\n",
       "자치구        \n",
       "강남구   210.4\n",
       "도봉구   207.0\n",
       "동래구   207.2\n",
       "동작구   207.2\n",
       "서대문구  206.2\n",
       "송파구   194.8\n",
       "수영구   212.2\n",
       "영등포구  238.2\n",
       "종로구   171.2\n",
       "해운대구  227.0"
      ]
     },
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     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# 자치구별 총인구의 평균\n",
    "data.pivot_table(index = '자치구', aggfunc='mean', values = '총인구')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## group, pivot_table 예제"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 1) 연도별 전체의 남자인구, 여자인구, 총인구 수 합 구하기"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>남자인구</th>\n",
       "      <th>여자인구</th>\n",
       "      <th>총인구</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>연도</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2013</td>\n",
       "      <td>1099</td>\n",
       "      <td>1031</td>\n",
       "      <td>2130</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2014</td>\n",
       "      <td>1196</td>\n",
       "      <td>1060</td>\n",
       "      <td>2256</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2015</td>\n",
       "      <td>872</td>\n",
       "      <td>976</td>\n",
       "      <td>1848</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2016</td>\n",
       "      <td>947</td>\n",
       "      <td>1098</td>\n",
       "      <td>2045</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2017</td>\n",
       "      <td>1063</td>\n",
       "      <td>1065</td>\n",
       "      <td>2128</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "      남자인구  여자인구   총인구\n",
       "연도                    \n",
       "2013  1099  1031  2130\n",
       "2014  1196  1060  2256\n",
       "2015   872   976  1848\n",
       "2016   947  1098  2045\n",
       "2017  1063  1065  2128"
      ]
     },
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     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# groupby\n",
    "data.groupby('연도')['남자인구', '여자인구', '총인구'].sum()"
   ]
  },
  {
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    "scrolled": true
   },
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    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>남자인구</th>\n",
       "      <th>여자인구</th>\n",
       "      <th>총인구</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>연도</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2013</td>\n",
       "      <td>1099</td>\n",
       "      <td>1031</td>\n",
       "      <td>2130</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2014</td>\n",
       "      <td>1196</td>\n",
       "      <td>1060</td>\n",
       "      <td>2256</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2015</td>\n",
       "      <td>872</td>\n",
       "      <td>976</td>\n",
       "      <td>1848</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2016</td>\n",
       "      <td>947</td>\n",
       "      <td>1098</td>\n",
       "      <td>2045</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2017</td>\n",
       "      <td>1063</td>\n",
       "      <td>1065</td>\n",
       "      <td>2128</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "      남자인구  여자인구   총인구\n",
       "연도                    \n",
       "2013  1099  1031  2130\n",
       "2014  1196  1060  2256\n",
       "2015   872   976  1848\n",
       "2016   947  1098  2045\n",
       "2017  1063  1065  2128"
      ]
     },
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# pivot_table\n",
    "data.pivot_table(index = '연도', aggfunc='sum', values = ['남자인구', '여자인구', '총인구'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 2) 도시/자치구별 평균 총인구수"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 20,
   "metadata": {},
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    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "도시  자치구 \n",
       "부산  동래구     207.2\n",
       "    수영구     212.2\n",
       "    해운대구    227.0\n",
       "서울  강남구     210.4\n",
       "    도봉구     207.0\n",
       "    동작구     207.2\n",
       "    서대문구    206.2\n",
       "    송파구     194.8\n",
       "    영등포구    238.2\n",
       "    종로구     171.2\n",
       "Name: 총인구, dtype: float64"
      ]
     },
     "execution_count": 20,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# groupby\n",
    "data.groupby(['도시', '자치구'])['총인구'].mean()\n",
    "# 순서 중요"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
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   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>총인구</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>도시</th>\n",
       "      <th>자치구</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td rowspan=\"3\" valign=\"top\">부산</td>\n",
       "      <td>동래구</td>\n",
       "      <td>207.2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>수영구</td>\n",
       "      <td>212.2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>해운대구</td>\n",
       "      <td>227.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td rowspan=\"7\" valign=\"top\">서울</td>\n",
       "      <td>강남구</td>\n",
       "      <td>210.4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>도봉구</td>\n",
       "      <td>207.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>동작구</td>\n",
       "      <td>207.2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>서대문구</td>\n",
       "      <td>206.2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>송파구</td>\n",
       "      <td>194.8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>영등포구</td>\n",
       "      <td>238.2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>종로구</td>\n",
       "      <td>171.2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "           총인구\n",
       "도시 자치구        \n",
       "부산 동래구   207.2\n",
       "   수영구   212.2\n",
       "   해운대구  227.0\n",
       "서울 강남구   210.4\n",
       "   도봉구   207.0\n",
       "   동작구   207.2\n",
       "   서대문구  206.2\n",
       "   송파구   194.8\n",
       "   영등포구  238.2\n",
       "   종로구   171.2"
      ]
     },
     "execution_count": 21,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# pivot_table\n",
    "data.pivot_table(index=['도시', '자치구'], aggfunc = 'mean', values = ['총인구'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 3)  도시별, 연도별로 총인구수 합 출력"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 26,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead tr th {\n",
       "        text-align: left;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead tr:last-of-type th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th colspan=\"2\" halign=\"left\">총인구</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>도시</th>\n",
       "      <th>부산</th>\n",
       "      <th>서울</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>연도</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2013</td>\n",
       "      <td>603</td>\n",
       "      <td>1527</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2014</td>\n",
       "      <td>683</td>\n",
       "      <td>1573</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2015</td>\n",
       "      <td>597</td>\n",
       "      <td>1251</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2016</td>\n",
       "      <td>652</td>\n",
       "      <td>1393</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2017</td>\n",
       "      <td>697</td>\n",
       "      <td>1431</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "      총인구      \n",
       "도시     부산    서울\n",
       "연도             \n",
       "2013  603  1527\n",
       "2014  683  1573\n",
       "2015  597  1251\n",
       "2016  652  1393\n",
       "2017  697  1431"
      ]
     },
     "execution_count": 26,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# groupby\n",
    "pd.DataFrame(data.groupby(['도시', '연도'])['총인구'].sum()).unstack('도시')\n",
    "# 행에 있는 것을 열로 - unstack, 반대는 stack"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th>도시</th>\n",
       "      <th>부산</th>\n",
       "      <th>서울</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>연도</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2013</td>\n",
       "      <td>603</td>\n",
       "      <td>1527</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2014</td>\n",
       "      <td>683</td>\n",
       "      <td>1573</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2015</td>\n",
       "      <td>597</td>\n",
       "      <td>1251</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2016</td>\n",
       "      <td>652</td>\n",
       "      <td>1393</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2017</td>\n",
       "      <td>697</td>\n",
       "      <td>1431</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "도시     부산    서울\n",
       "연도             \n",
       "2013  603  1527\n",
       "2014  683  1573\n",
       "2015  597  1251\n",
       "2016  652  1393\n",
       "2017  697  1431"
      ]
     },
     "execution_count": 24,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# pivot_table\n",
    "data.pivot_table(index = '연도', columns = '도시', aggfunc = 'sum', values = '총인구')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 실습"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 1. 자치구별로 평균 총 인구수"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 9,
   "metadata": {
    "scrolled": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "자치구\n",
       "강남구     210.4\n",
       "도봉구     207.0\n",
       "동래구     207.2\n",
       "동작구     207.2\n",
       "서대문구    206.2\n",
       "송파구     194.8\n",
       "수영구     212.2\n",
       "영등포구    238.2\n",
       "종로구     171.2\n",
       "해운대구    227.0\n",
       "Name: 총인구, dtype: float64"
      ]
     },
     "execution_count": 9,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# groupby 사용\n",
    "data.groupby('자치구')['총인구'].mean()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>총인구</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>자치구</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>강남구</td>\n",
       "      <td>210.4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>도봉구</td>\n",
       "      <td>207.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>동래구</td>\n",
       "      <td>207.2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>동작구</td>\n",
       "      <td>207.2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>서대문구</td>\n",
       "      <td>206.2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>송파구</td>\n",
       "      <td>194.8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>수영구</td>\n",
       "      <td>212.2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>영등포구</td>\n",
       "      <td>238.2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>종로구</td>\n",
       "      <td>171.2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>해운대구</td>\n",
       "      <td>227.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "        총인구\n",
       "자치구        \n",
       "강남구   210.4\n",
       "도봉구   207.0\n",
       "동래구   207.2\n",
       "동작구   207.2\n",
       "서대문구  206.2\n",
       "송파구   194.8\n",
       "수영구   212.2\n",
       "영등포구  238.2\n",
       "종로구   171.2\n",
       "해운대구  227.0"
      ]
     },
     "execution_count": 16,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# pivot_table 사용\n",
    "data.pivot_table(index = '자치구', values = '총인구').mean()\n",
    "data.pivot_table(index='자치구', aggfunc= 'mean', values='총인구')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 2. 도시/자치구별 평균 남자인구와 여자인구수 구하기"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
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    "scrolled": true
   },
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    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>남자인구</th>\n",
       "      <th>여자인구</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>도시</th>\n",
       "      <th>자치구</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td rowspan=\"3\" valign=\"top\">부산</td>\n",
       "      <td>동래구</td>\n",
       "      <td>112.4</td>\n",
       "      <td>94.8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>수영구</td>\n",
       "      <td>100.4</td>\n",
       "      <td>111.8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>해운대구</td>\n",
       "      <td>124.0</td>\n",
       "      <td>103.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td rowspan=\"7\" valign=\"top\">서울</td>\n",
       "      <td>강남구</td>\n",
       "      <td>107.8</td>\n",
       "      <td>102.6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>도봉구</td>\n",
       "      <td>97.0</td>\n",
       "      <td>110.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>동작구</td>\n",
       "      <td>90.8</td>\n",
       "      <td>116.4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>서대문구</td>\n",
       "      <td>97.6</td>\n",
       "      <td>108.6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>송파구</td>\n",
       "      <td>83.0</td>\n",
       "      <td>111.8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>영등포구</td>\n",
       "      <td>125.8</td>\n",
       "      <td>112.4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>종로구</td>\n",
       "      <td>96.6</td>\n",
       "      <td>74.6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "          남자인구   여자인구\n",
       "도시 자치구               \n",
       "부산 동래구   112.4   94.8\n",
       "   수영구   100.4  111.8\n",
       "   해운대구  124.0  103.0\n",
       "서울 강남구   107.8  102.6\n",
       "   도봉구    97.0  110.0\n",
       "   동작구    90.8  116.4\n",
       "   서대문구   97.6  108.6\n",
       "   송파구    83.0  111.8\n",
       "   영등포구  125.8  112.4\n",
       "   종로구    96.6   74.6"
      ]
     },
     "execution_count": 17,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# groupby 사용\n",
    "data.groupby(['도시', '자치구'])['남자인구', '여자인구'].mean()\n",
    "# 도시 자치구 순서 중요"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
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    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>남자인구</th>\n",
       "      <th>여자인구</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>도시</th>\n",
       "      <th>자치구</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td rowspan=\"3\" valign=\"top\">부산</td>\n",
       "      <td>동래구</td>\n",
       "      <td>112.4</td>\n",
       "      <td>94.8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>수영구</td>\n",
       "      <td>100.4</td>\n",
       "      <td>111.8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>해운대구</td>\n",
       "      <td>124.0</td>\n",
       "      <td>103.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td rowspan=\"7\" valign=\"top\">서울</td>\n",
       "      <td>강남구</td>\n",
       "      <td>107.8</td>\n",
       "      <td>102.6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>도봉구</td>\n",
       "      <td>97.0</td>\n",
       "      <td>110.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>동작구</td>\n",
       "      <td>90.8</td>\n",
       "      <td>116.4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>서대문구</td>\n",
       "      <td>97.6</td>\n",
       "      <td>108.6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>송파구</td>\n",
       "      <td>83.0</td>\n",
       "      <td>111.8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>영등포구</td>\n",
       "      <td>125.8</td>\n",
       "      <td>112.4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>종로구</td>\n",
       "      <td>96.6</td>\n",
       "      <td>74.6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "          남자인구   여자인구\n",
       "도시 자치구               \n",
       "부산 동래구   112.4   94.8\n",
       "   수영구   100.4  111.8\n",
       "   해운대구  124.0  103.0\n",
       "서울 강남구   107.8  102.6\n",
       "   도봉구    97.0  110.0\n",
       "   동작구    90.8  116.4\n",
       "   서대문구   97.6  108.6\n",
       "   송파구    83.0  111.8\n",
       "   영등포구  125.8  112.4\n",
       "   종로구    96.6   74.6"
      ]
     },
     "execution_count": 15,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# pivot_table 사용\n",
    "data.pivot_table(index=['도시', '자치구'], aggfunc = 'mean', values = ['남자인구', '여자인구'])\n",
    "# aggfunc : 사용할 함수"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 3. 도시/자치구 별로 남자인구의 평균을 구한 후, 남자인구가 가장 많은 도시/자치구 5개를 출력하시오. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 20,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "도시  자치구 \n",
       "서울  영등포구    125.8\n",
       "부산  해운대구    124.0\n",
       "    동래구     112.4\n",
       "서울  강남구     107.8\n",
       "부산  수영구     100.4\n",
       "Name: 남자인구, dtype: float64"
      ]
     },
     "execution_count": 20,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# groupby 사용\n",
    "data.groupby(['도시', '자치구'])['남자인구'].mean().sort_values(ascending=False).head(5)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 22,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>남자인구</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>도시</th>\n",
       "      <th>자치구</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>서울</td>\n",
       "      <td>영등포구</td>\n",
       "      <td>125.8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td rowspan=\"2\" valign=\"top\">부산</td>\n",
       "      <td>해운대구</td>\n",
       "      <td>124.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>동래구</td>\n",
       "      <td>112.4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>서울</td>\n",
       "      <td>강남구</td>\n",
       "      <td>107.8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>부산</td>\n",
       "      <td>수영구</td>\n",
       "      <td>100.4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "          남자인구\n",
       "도시 자치구        \n",
       "서울 영등포구  125.8\n",
       "부산 해운대구  124.0\n",
       "   동래구   112.4\n",
       "서울 강남구   107.8\n",
       "부산 수영구   100.4"
      ]
     },
     "execution_count": 22,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# pivot_table 사용\n",
    "data.pivot_table(index = ['도시', '자치구'], aggfunc = 'mean', values = '남자인구').sort_values(by = '남자인구', ascending=False).head(5)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 함수를 여러개 적용하고 싶은 경우"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "SyntaxError",
     "evalue": "invalid syntax (<ipython-input-23-94ae8f81a42a>, line 2)",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[1;36m  File \u001b[1;32m\"<ipython-input-23-94ae8f81a42a>\"\u001b[1;36m, line \u001b[1;32m2\u001b[0m\n\u001b[1;33m    data.pivot_table(['연도'. '도시'], columns = '도시', aggfunc = ['mean', 'std'], values = '총인구')\u001b[0m\n\u001b[1;37m                               ^\u001b[0m\n\u001b[1;31mSyntaxError\u001b[0m\u001b[1;31m:\u001b[0m invalid syntax\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# 연도, 도시별로 총인구의 평균과, 표준편차 구해보기\n",
    "data.pivot_table(['연도', '도시'], columns = '도시', aggfunc = ['mean', 'std'], values = '총인구')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 25,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead tr th {\n",
       "        text-align: left;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead tr:last-of-type th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th colspan=\"2\" halign=\"left\">mean</th>\n",
       "      <th colspan=\"2\" halign=\"left\">std</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>도시</th>\n",
       "      <th>부산</th>\n",
       "      <th>서울</th>\n",
       "      <th>부산</th>\n",
       "      <th>서울</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>연도</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2013</td>\n",
       "      <td>201.000000</td>\n",
       "      <td>218.142857</td>\n",
       "      <td>45.902070</td>\n",
       "      <td>33.982488</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2014</td>\n",
       "      <td>227.666667</td>\n",
       "      <td>224.714286</td>\n",
       "      <td>16.563011</td>\n",
       "      <td>52.184654</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2015</td>\n",
       "      <td>199.000000</td>\n",
       "      <td>178.714286</td>\n",
       "      <td>57.297469</td>\n",
       "      <td>31.731763</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2016</td>\n",
       "      <td>217.333333</td>\n",
       "      <td>199.000000</td>\n",
       "      <td>49.541229</td>\n",
       "      <td>62.372537</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>2017</td>\n",
       "      <td>232.333333</td>\n",
       "      <td>204.428571</td>\n",
       "      <td>12.662280</td>\n",
       "      <td>32.315410</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "            mean                    std           \n",
       "도시            부산          서울         부산         서울\n",
       "연도                                                \n",
       "2013  201.000000  218.142857  45.902070  33.982488\n",
       "2014  227.666667  224.714286  16.563011  52.184654\n",
       "2015  199.000000  178.714286  57.297469  31.731763\n",
       "2016  217.333333  199.000000  49.541229  62.372537\n",
       "2017  232.333333  204.428571  12.662280  32.315410"
      ]
     },
     "execution_count": 25,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# groupby 함수에서는 agg() 함수를 적용하고 안에 ,list형식으로 넣어준다\n",
    "data.groupby(['연도', '도시'])['총인구'].agg(['mean', 'std']).unstack(level=1)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 32,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "도시  자치구\n",
       "서울  송파구    50.8\n",
       "부산  수영구    45.8\n",
       "서울  강남구    44.4\n",
       "Name: 남녀차이, dtype: float64"
      ]
     },
     "execution_count": 32,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# 실습. 도시/자치구별 기준으로 남녀차이의 평균이 가장 많이 나는 도시/자치구 3개를 찾아보기\n",
    "# Hint: abs() = 절대값을 구하는 함수\n",
    "data['남녀차이']= abs(data['남자인구']-data['여자인구'])\n",
    "data.groupby(['도시', '자치구'])['남녀차이'].mean().sort_values(ascending=False).head(3)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 33,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>남녀차이</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>도시</th>\n",
       "      <th>자치구</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>서울</td>\n",
       "      <td>송파구</td>\n",
       "      <td>50.8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>부산</td>\n",
       "      <td>수영구</td>\n",
       "      <td>45.8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <td>서울</td>\n",
       "      <td>강남구</td>\n",
       "      <td>44.4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "        남녀차이\n",
       "도시 자치구      \n",
       "서울 송파구  50.8\n",
       "부산 수영구  45.8\n",
       "서울 강남구  44.4"
      ]
     },
     "execution_count": 33,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "temp = data.pivot_table(index = ['도시', '자치구'], aggfunc = 'mean', values = ['남녀차이'])\n",
    "temp.sort_values(by = '남녀차이', ascending = False).head(3)"
   ]
  }
 ],
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   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
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