[Python 정리] 데이터 가공
#. 색인 (.np.ix_, .iloc, .loc) *# 슬라이스 색인 (얕은 복사, 원본 갱신) - 1차원 : ar[n:m] # n~m-1 - 2차원 : arr[:2] # 행 우선 (n~1행) arr[:2, 1:] # (n~1행, 1~m열) # 다차원 색인 - arr[[1,5,3], [2,6,4]] # point 색인 (1,2), (5,6), (3,4) - arr[[1,5,3], [:,[2,6,4]] # 1,5,3행의 2,6,4열 # np.ix_() 함수 색인 - arr[np.ix_([1,5,3], [2,6,4])] # 1,5,3행의 2,6,4열 (np.ix_ 함수 : 위치 값으로 전달) # iloc[] 정수 색인 - df.iloc[0,:] # 0번째 행 - df.iloc[:,0] # 0번째 열 - d..
[Python] DataFrame의 멀티인덱스와 멀티컬럼(Multi-index, Multi-column)
Multi-index & Multi-column #. 생성 - 인덱스의 개수, 상위 level & 하위 level의 개수가 일치해야 함 - 생성할 일은 많지 않음 :( 1. Series s1 = Series([1,2,3,4,5,6], index=[['a','a','b','b','c','c'], [1,2,1,2,1,2]]) s1a 1 1 2 2 b 1 3 2 4 c 1 5 2 6 dtype: int64 2. DataFrame 생성 후 설정 df1 = DataFrame({'value':[1,2,3,4,5,6], 'ind1':['a','a','b','b','c','c'], 'ind2':[1,2,1,2,1,2]}) df1 = df1.set_index(['ind1','ind2']) # 리스트 형식으로 인덱스에 동..