[Pandas] index 활용 정리

멀티 컬럼, 멀티 인덱스 등 바로 사용하기엔 괴이한? 인구 데이터를 보기도 했었고, 에이블스쿨에서 실습했었던 데이터에도 index를 활용해서 전처리를 하는 예제가 있어서 정리를 해보려한다!

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인덱스의 컬럼명 설정

df.set_index('인덱스컬럼명', inplace=True)

인덱스 변경

df.set_index('기존에 있는 컬럼명', inplace=True, append=False, drop=True)

• drop: 기존 인덱스 값들을 제거할지 말지 설정
• append: 기존 인덱스를 유지하고 인덱스를 추가할지 말지 설정
• 멀티 인덱스를 하려면 리스트로 감쌀 것

인덱스 초기화

df.reset_index(drop=False, inplace=False)

• 전처리 과정에서 행을 제거한 경우 다시 index를 설정
• drop: set_index 메소드와 동일

새로운 인덱스 설정

df.index = new_index_list

• df의 행 수 만큼의 리스트를 df.index에 할당하여 인덱스 설정
• df.index를 출력하면 해당 인덱스 값들 전부 출력

인덱스 컬럼명 부여

df.index.name = new_index_name

인덱스 정렬

df.sort_index(ascending=True, inplace=True)

• 피봇테이블, 멀티 인덱스 등이 정렬이 안되어있을 때 사용