[Pandas] 인덱스 & 컬럼

 

 

 

 

 

✳️ index

 : 데이터프레임 또는 시리즈의 각 행 또는 각 요소에 대한 식별자

• 특징

1. 고유성(Uniqueness) : 각 행은 유일한 인덱스 값을 가져야함. 중복된 인덱스 값을 가질 수 없음
2. 불변성(Immutability) : 불변성을 가짐. 즉, 한 번 생성된 인덱스는 변경(수정)할 수 없음
   단, 새로운 값을 할당하여 기존 인덱스를 대체하는 것은 가능
   
3. 조작 및 탐색(Manipulation and Retrieval) : 인덱스를 사용하여 데이터프레임 또는 시리즈의 특정 행을 선택하거나 탐색할 수 있음
4. 정렬(Sorting) : 인덱스를 기준으로 데이터프레임 또는 시리즈의 행을 정렬할 수 있음

 

예시) 다음과 같은 데이터프레임을 생성하였다.

df = pd.DataFrame({
    'A' : [5, 6, 1],
    'B' : ['변준형', '이정현', '유기상']
     })
     
df

🔹 기본 인덱스

판다스는 기본적으로 0부터 시작하는 정수 인덱스를 제공한다.
데이터프레임을 생성할 때 자동을 부여되는 것이다.

그래서 예시와 같이 인덱스가 0, 1, 2로 지정되어 있다.

 

🔹 사용자 지정 인덱스

사용자가 직접 인덱스를 설정할 수 있다.
index=[원하는 인덱스 리스트]

df = pd.DataFrame({
    'A' : [5, 6, 1],
    'B' : ['변준형', '이정현', '유기상']
     }, index=['정관장', '소노', '엘지'])
     
df

 

🔹 인덱스 활용하기

인덱스를 활용하여 데이터에 접근하거나 조작이 가능하다.

• 특정 인덱스의 행에 접근

df.loc['정관장']

'정관장' 이라는 인덱스에 해당하는 값을 볼 수 있다.

 

• .sort_index() 를 이용하여 인덱스를 기준으로 정렬

df.sort_index()

• .set_index
  특정 컬럼에 들어있는 값을 인덱스로 활용하기

a = df.set_index('A')
a

'A'라는 컬럼의 값을 인덱스로 설정하였다.

 

• .index로 인덱스 확인하기

a.index

df.index

 

• .reset_index()를 활용하여 현재 인덱스를 0부터 시작하는 정수로 변경하기

df.reset_index()

df.reset_index(drop=True)

drop=True를 해주면 'index' 열이 생긴 것이 사라진다.

 

• 인덱스 변경(대체)

df.index = ['1', '2', '3']
df

인덱스를 내가 원하는 인덱스로 대체할 수 있는 방법이다.

 

 

 

✳️ column

 : 데이터프레임의 열로, 세로 방향에 있는 데이터들이다.

• 특징

1. 고유한 이름(라벨)을 가지고 해당 컬럼의 데이터를 식별하는 데 사용
2. 특정한 종류의 데이터를 담고 숫자, 문자열, 날짜 등 다양한 유형의 데이터 포함
3. 시리즈 객체로 구성되어 있음
4. 데이터프레임의 일부로 간주되며 해당 열의 데이터를 조작하고 접근할 수 있는 인터페이스를 제공

 

예시)

data = {
    'name' : ['변준형', '이정현', '문성곤'],
    'backnumber' : [5, 6, 10],
    'team' : ['정관장', '소노', 'KT']
}

df = pd.DataFrame(data)

df

 

🔹 컬럼명으로 데이터 접근하기

df['name']

컬럼명을 제시해주면 해당하는 값을 불러와준다.

🔹 컬럼의 종류 파악하기

df.columns

.columns 를 해주면 어떤 컬럼들이 있는지 출력해준다.

 

🔹 컬럼명 변경하기

- 영어로 되어 있던 컬럼명을 한국어로 바꿔보기!

df.columns = ['이름', '등번호', '소속팀']
df

일괄로 컬럼명을 변경할 수 있다.

 

- 딕셔너리 형태를 이용하여 컬럼명 따로 따로 바꿔보기

df = df.rename(columns={'이름' : 'name'})
df

df = df.rename(columns={'등번호' : 'backnumber', '소속팀' : 'hometeam'})
df

 

🔹 컬럼 추가 & 삭제

- 추가 

df['스포츠'] = '농구'
df

새로운 컬럼을 지정하고 값을 할당해주면 일괄로 컬럼의 값이 채워지며 생성된다.

- 제거

del df['스포츠']
df

생성 시켰던 컬럼을 del 을 이용하여 다시 제거하였다.