더블리의 12층

python만 사용하다가 javascript를 사용하니... 데이터를 조작하는 어려움이 확실히 있다.
dictionary key를 기준으로 정렬하는것도 내가 구현해야하는건가..

const unordered = {
  'b': 'foo',
  'c': 'bar',
  'a': 'baz'
};

console.log(JSON.stringify(unordered));
// → '{"b":"foo","c":"bar","a":"baz"}'

const ordered = {};
Object.keys(unordered).sort().forEach(function(key) {
  ordered[key] = unordered[key];
});

console.log(JSON.stringify(ordered));

• 참고
  • https://stackoverflow.com/questions/5467129/sort-javascript-object-by-key

DataFrame GroupBy를 하고 apply를 통해 내가 지정한 함수로 계산이 가능하도록 구현이 가능하다. 보통은 groupby('columnname').sum()을 통해 특정 컬럼에 대해서 그룹별로 합, 평균, 편차 등을 계산하게 된다. 조금더 복잡한 계산을 할 수 있을까?

여기서 복잡하다는 말은 특정 컬럼은 그룹별로 string의 리스트로 반환될 수 있다. 숫자의 경우 단순히 합을 계산하거나 평균을 계산하면 되지만, string은 concat을 하거나, dict, list의 형태로 반환을 해야하는 경우가 있다.

def f(x):
  x = x.C.unique()[0] # C컬럼에서 unique한 값을 빼내고 첫번째 값으로 (groupby로 포함해도 상관없음)
  return pd.Series(dict(A = x['A'].sum(), 
                    B = x['B'].sum(), 
                    C = "{%s}" % ', '.join(x['C'])))

df.groupby('A').apply(f)
"""
A         B               C
A                             
1  2  1.615586  {This, string}
2  4  0.421821         {is, !}
3  3  0.463468             {a}
4  4  0.643961        {random}
"""

json의 파일이 있을때, dataframe으로 변환을 하고 싶을때가 있다.
보통 json은 리스트 형태로 안에 dictionary로 되어있다.
json.loads의 함수를 이용해 dictionary로 변환하고, from_dict을 이용하자.

import pandas as pd
import json

filename='file.json'
stats = open(filename, 'r').readline()
stats = json.loads(stats)
display(pd.DataFrame.from_dict([stats]))