[Pandas / 기초] 판다스 Index - name, reset_index, set_index, sort_index, fancy indexing, boolean indexing

📍 Index

: 데이터에 접근할 수 있는 주소 값

 

✅ DataFrame 객체 생성

: pd.DataFrame({data})

In [1]:

import pandas as pd

data = {
    '이름' : ['채치수', '정대만', '송태섭', '서태웅', '강백호', '변덕규', '황태산', '윤대협'],
    '학교' : ['북산고', '북산고', '북산고', '북산고', '북산고', '능남고', '능남고', '능남고'],
    '키' : [197, 184, 168, 187, 188, 202, 188, 190],
    '국어' : [90, 40, 80, 40, 15, 80, 55, 100],
    '영어' : [85, 35, 75, 60, 20, 100, 65, 85],
    '수학' : [100, 50, 70, 70, 10, 95, 45, 90],
    '과학' : [95, 55, 80, 75, 35, 85, 40, 95],
    '사회' : [85, 25, 75, 80, 10, 80, 35, 95],
    'SW특기' : ['Python', 'Java', 'Javascript', '', '', 'C', 'PYTHON', 'C#']
}
df = pd.DataFrame(data, index=['1번', '2번', '3번', '4번', '5번', '6번', '7번', '8번'])
df

 

Out[1]:

 

✅ Index 조회

: df.index

In [2]:

df.index

 

Out[2]:

Index(['1번', '2번', '3번', '4번', '5번', '6번', '7번', '8번'], dtype='object')

 

 

✅ Index 이름 설정

: df.index.name = 'index_name'

In [3]:

df.index.name = '지원번호'
df

 

Out[3]:

 

✅ Index 초기화

: df.reset_index(drop=True/False)

In [4]:

df.reset_index()

 

Out[4]:

 

In [5]:

df.reset_index(drop=True, inplace=True) # 원래 쓰던 '지원번호' 인덱스 삭제
df

 

Out[5]:

 

 

✅ Index 설정

: 지정한 column으로 Index 설정

  df.set_index('column')

In [6]:

df.set_index('이름', inplace=True)
df

 

Out[6]:

 

 

✅ Index 정렬

: Index를 기준으로 오름차순, 내림차순 정렬

  df.sort_index(ascending=True/False)

In [7]:

df.sort_index() # 인덱스를 기준으로 오름차순 정렬

 

Out[7]:

 

In [8]:

df.sort_index(ascending=False) # 인덱스를 기준으로 내림차순 정렬

 

Out[8]:

 

✅ fancy indexing

: 선택한 index list로 indexing하는 방법

In [9]:

s = pd.Series(['손흥민', '김연아', '박세리', '박찬호', '김연경'], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
s[['a', 'c']]

 

Out[9]:

a    손흥민
c    박세리
dtype: object

 

✅ boolean indexing

: index list에서 True인 index만 선택

  boolean index list 갯수와 Series의 갯수가 맞아야 함

In [10]:

i = [True, True, False, False, True]
s[i]

 

Out[10]:

a    손흥민
b    김연아
e    김연경
dtype: object

 

In [12]:

# 조건을 걸어서 boolean index list를 먼저 만들어 대입 가능
s = pd.Series([29, 99, 39, 11, 56])
s[s>50]

 

Out[12]:

1    99
4    56
dtype: int64

 

 

 

 

참고 : 나도코딩 파이썬 코딩 무료 강의 (활용편5) - 데이터 분석 및 시각화, 이 영상 하나로 끝내세요

(https://youtu.be/PjhlUzp_cU0?si=LW_MjXLjZVY9PrUt)