Update 2025-02-04-학습로그1(stack,melt).md

Author: minju0611

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@@ -235,11 +235,10 @@ melt의 특징들은 다음과 같다.
 ## melt
 
 - 기준을 잡은 컬럼들을 제외하고, 남은 컬럼들을 하나의 컬럼으로 녹임.
-  - 녹일 컬럼을 직접 정할 수 있음
 
-여기서 stack과의 차이를 볼 수 있다. 
-- stack은 컬럼을 행인덱스로 변화하는 것이고, melt는 컬럼들을 기준에 맞춰 하나의 컬럼으로 녹이는 것이다.
-그러나 와닿지 않기 떄문에 
+특징을 살펴보면 stack과의 차이를 볼 수 있다. 
+- stack은 컬럼을 행인덱스로 만드는 것이고, melt는 컬럼들을 기준에 맞춰 하나의 컬럼으로 녹이는 것이다.
+그러나 와닿지 않기 때문에 직접 사용해서 비교해보자.  
 #### melt() 사용법
 ```python
 pd.melt(
@@ -250,8 +249,8 @@ pd.melt(
 #### melt()를 사용하여 국어, 수학, 영어를 과목이라는 하나의 컬럼으로 녹이기
 ```python
 df_melt = df.melt(
-    id_vars=['이름', '반'],
-    var_name = '과목',
+    id_vars=['이름', '반'], # '이름'과 '반'을 기준으로 잡는다.
+    var_name = '과목', # 새롭게 녹여진 컬럼의 이름을 지정해준다.
     value_name = '점수'
 )
 df_melt
@@ -260,7 +259,8 @@ df_melt
 ![](/images/../images/2025-02-05-23-52-25.png)
 - '국어', '수학', '영어'가 '과목'이라는 컬럼 하나로 녹았다.
 - '국어', '수학', '영어'의 값은 '점수' 컬럼에 녹았다.
-- 이제 과목별로 집계가 가능해졌다!
+melt를 사용하기 전의 df는 과목(국어, 수학, 영어)이 컬럼에 각각 존재했기 때문에 '과목'별로 집계가 불가능 했는데,
+melt를 사용하여 과목들을 하나의 컬럼으로 녹여냈으므로, 과목 별 집계가 가능해졌다!
   #### 과목별 점수 평균 집계
   ```python
   df_t = df_melt.groupby("과목").mean(numeric_only=True)