인덱스 설정
https://kongdols-room.tistory.com/123
set_index, reset_index
직접 Index 지정
DataFrame의 index 및 columns 어트리뷰트에 대한 직접 배정
df.index = 대입
import pandas as pd import numpy as np ex_df = pd.DataFrame(np.arange(0,9).reshape(3,3)) # \t0\t1\t2 # 0\t0\t1\t2 # 1\t3\t4\t5 # 2\t6\t7\t8 ex_df.index # RangeIndex(start=0, stop=3, step=1) ex_df.index = ['i0', 'i1', 'i2'] # Index(['i0', 'i1', 'i2'], dtype='object') # \t 0\t1\t2 # i0\t0\t1\t2 # i1\t3\t4\t5 # i2\t6\t7\t8 ex_df.columns # RangeIndex(start=0, stop=3, step=1) ex_df.columns = [ 'col0', 'col2', 'col3'] # Index(['col0', 'col2', 'col3'], dtype='object') # \t col0\t col2\t col3 # i0\t0\t 1\t 2 # i1\t3\t 4\t 5 # i2\t6\t 7 \t8
set_index( 컬럼)
DataFrame내의 열을 이용한 인덱스 설정
DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False)
- drop: 인덱스에 활용된 해당열을 삭제 여부
- append: 기존인덱스를 삭제여부
- inplace: 원본 dataframe객체를 덮어쓸건지 여부 (True이면 바뀐 인덱스를 가진 데이터만 남는다)
import pandas as pd
import numpy as np
ex_df = pd.DataFrame(
np.arange(0,9).reshape(3,3),
index = ['i0', 'i1', 'i2'],
columns = [ 'col0', 'col2', 'col3']
)
# \t col0\t col2\t col3
# i0\t0\t 1\t 2
# i1\t3\t 4\t 5
# i2\t6\t 7 \t8
ex_df.set_index('col2')
# \t col0\tcol3
# col2\t\t
# 1\t 0\t 2
# 4\t 3 5
# 7\t 6\t 8
여기서 상식적이지않지만, index는 중복이 가능하다. (Primary key가 아니다)
인덱스 초기화
reset_index()
set_index()와 반대로 작용하여, 인덱스를 리셋할때 사용.
(즉, 현재 Index를 column으로 만들고, index값을 정수인덱스로 만듦)
의 기능을 역으로 수행한다.
DataFrame.reset_index(drop=False, inplace=False)
# \t col0\t col2\t col3 # i0\t0\t 1\t 2 # i1\t3\t 4\t 5 # i2\t6\t 7 \t8 ex_df.reset_index() ex_df.reset_index(level=[0]) # index\tcol0\tcol2\tcol3 # 0\t i0\t 0\t 1\t 2 # 1\t i1\t 3\t 4\t 5 # 2\t i2\t 6\t 7\t 8
multi Index
exam.reset_index(drop=False, inplace=True) exam.set_index(["class", "name"], inplace = True) # col2 # col0\tcol3 # 0\t 2\t 1 # 3\t 5\t 4 # 6\t 8\t 7 exam.index # MultiIndex([(0, 2), # (3, 5), # (6, 8)], # names=['col0', 'col3']) ex_df.reset_index()
sort_index
exam.sort_index(inplace=True) exam
ETC
