파이썬 버전 3.8 기준
pandas 버전 1.1.4 기준
멀티인덱스의 슬라이스와 단면추출 |
본 포스팅에서는 멀티인덱스에서의 슬라이스와, 단면추출을 하는 방법에 대해 다뤄보도록 한다.
이를 위해 pandas.IndexSlice와 xs메서드를 다룬다.
슬라이서의 사용 |
사용자는 MultiIndex에서 다수의 인덱서(indexer)를 사용하는 것으로 슬라이싱 할 수 있다.
슬라이싱을 할때 레이블에 의해 인덱싱이 가능하다(선택자(Selector)를 이용한 인덱싱 등).
○ 선택자는 슬라이싱, 레이블의 리스트, 레이블들, 불린인덱서를 포함한다.
○ 상세한건 이전의 슬라이스 포스팅(슬라이싱을 이용한 선택)을 참고하자.
사용자는 특정 Level의 모든 내용물을 선택하기 위해 slice(None)을 사용할 수 있다.
○ sllice(None)은 암묵적 하위에 있는 Level을 표현한다.
○ 즉, 사용자는 더 하위에 있는 Level을 굳이 명시할 필요가 없다.
일반적으로, 레이블 인덱싱이므로 슬라이서의 양쪽 끝이 포함되는 경우가 많다.
※ 경고
인덱스와 열에 대한 인덱서를 의미하기 떄문에, 사용자는 .loc 지정자에서 모든 축을 지정하여야 한다.
입력된 인덱서가 행의 MultiIndex가 아니라 두 축의 인덱싱으로 잘못 해석 될 수 있는 모호한 경우가 있다.
따라서 사용자는 다음과 같이 활용하여야 한다.
df.loc[(slice('A1', 'A3'), ...), : ]
다음과 같이는 사용하지 말도록 한다.
df.loc[(slice('A1', 'A3'), ...) ]
슬라이스 사용 예제 |
슬라이스, 리스트, 레이블 등을 사용한 기초적인 MultiIndex 슬라이싱 예제들을 다뤄보도록 한다.
예제를 수행하기에 앞서 다음과 같이 모듈의 import와 멀티인덱스를 보유하는 DataFrame을 정의한다.
모듈의 임폴트 및 예제용 DataFrame의 정의)
# pandas와 numpy의 import
In[2]: import pandas as pd
In[3]: import numpy as np
# row 멀티인덱스 정의
In[4]: ex_prod_row=[['A','B','C','D'], ['a','b'], ['L0','L1']]
In[5]: ex_index_row=pd.MultiIndex.from_product(ex_prod_row, names=['one','two','three'])
# Columns 멀티인덱스 정의
In[6]: ex_prod_col=[['W','X','Y','Z'], ['x','y']]
In[7]: ex_index_col=pd.MultiIndex.from_product(ex_prod_col, names=['one','two'])
# 예제용 DataFrame 정의
In[8]: ex_df_mul=pd.DataFrame([range(x*8,x*8+8) for x in range(16)], index=ex_index_row, columns=ex_index_col)
아래 예제는 slice()함수를 이용한 슬라이스와 레이블을 통한 데이터 선택의 예제를 보여준다.
slice()함수를 이용한 슬라이스 예제)
# slice() 함수를 이용한 슬라이스 예제
In[9]: ex_df_mul.loc[(slice('B','C'), slice(None)), : ]
Out[9]:
one W X Y Z
two x y x y x y x y
one two three
B a L0 32 33 34 35 36 37 38 39
L1 40 41 42 43 44 45 46 47
b L0 48 49 50 51 52 53 54 55
L1 56 57 58 59 60 61 62 63
C a L0 64 65 66 67 68 69 70 71
L1 72 73 74 75 76 77 78 79
b L0 80 81 82 83 84 85 86 87
L1 88 89 90 91 92 93 94 95
# slice() 함수와 레이블을 이용한 예제
ex_df_mul.loc['D', ( slice(None) , 'y')]
Out[20]:
one W X Y Z
two y y y y
two three
a L0 97 99 101 103
L1 105 107 109 111
b L0 113 115 117 119
L1 121 123 125 127
slice(None)을 사용하기 보다는 : 를 사용하여 더욱 자연스러운 문법을 사용하는 것이 가능하다.
이를 위해 pandas.IndexSlice를 사용할 수 있다.
여러 축에 대해 이 메서드를 사용하여 꽤 복잡한 선택 작업을 동시에 수행하는 것이 가능하다.
pandas.IndexSlice 사용 예제)
# pandas.IndexSlice 사용
# pandas.IndexSlice의 정의
In[10]: Easy_index = pd.IndexSlice
# pandas.IndexSlice 사용 예제 1
In[11]: ex_df_mul.loc[Easy_index[ ['A', 'B'], : , : ], : ]
Out[11]:
one W X Y Z
two x y x y x y x y
one two three
A a L0 0 1 2 3 4 5 6 7
L1 8 9 10 11 12 13 14 15
b L0 16 17 18 19 20 21 22 23
L1 24 25 26 27 28 29 30 31
B a L0 32 33 34 35 36 37 38 39
L1 40 41 42 43 44 45 46 47
b L0 48 49 50 51 52 53 54 55
L1 56 57 58 59 60 61 62 63
# pandas.IndexSlice 사용 예제 2
In[12]: ex_df_mul.loc[Easy_index[ 'A':'C' , 'a', : ], Easy_index[ ['X', 'Z'], : ] ]
Out[12]:
one X Z
two x y x y
one two three
A a L0 2 3 6 7
L1 10 11 14 15
B a L0 34 35 38 39
L1 42 43 46 47
C a L0 66 67 70 71
L1 74 75 78 79
In[13]: ex_df_mul.loc[Easy_index[ 'A':'C', : , ['L0'] ], Easy_index[ 'X':'Z' , ['y'] ] ]
Out[13]:
one X Y Z
two y y y
one two three
A a L0 3 5 7
b L0 19 21 23
B a L0 35 37 39
b L0 51 53 55
C a L0 67 69 71
b L0 83 85 87
불린인덱서를 사용하여, 사용자는 Values들과 관련된 선택을 이용할 수 있다.
불린인덱서의 사용 예제)
# 예제용 불린인덱서의 정의
In[14]: bool_indexer = ex_df_mul[ ('X', 'y') ] > 50
# 불린 인덱서의 사용 예제
In[15]: ex_df_mul.loc[Easy_index[bool_indexer, : , : ], Easy_index[ : , : ] ]
Out[15]:
one W X Y Z
two x y x y x y x y
one two three
B b L0 48 49 50 51 52 53 54 55
L1 56 57 58 59 60 61 62 63
C a L0 64 65 66 67 68 69 70 71
L1 72 73 74 75 76 77 78 79
b L0 80 81 82 83 84 85 86 87
L1 88 89 90 91 92 93 94 95
D a L0 96 97 98 99 100 101 102 103
L1 104 105 106 107 108 109 110 111
b L0 112 113 114 115 116 117 118 119
L1 120 121 122 123 124 125 126 127
사용자는 하나의 축에서 입력된 슬라이서를 설명하기 위해 axis 입력변수를 .loc에 명시할 수 있다.
axis 입력변수의 사용 예제)
# axis입력변수의 사용 예제 1
In[16]: ex_df_mul.loc(axis=0)[ : , : , 'L0' ]
Out[16]:
one W X Y Z
two x y x y x y x y
one two three
A a L0 0 1 2 3 4 5 6 7
b L0 16 17 18 19 20 21 22 23
B a L0 32 33 34 35 36 37 38 39
b L0 48 49 50 51 52 53 54 55
C a L0 64 65 66 67 68 69 70 71
b L0 80 81 82 83 84 85 86 87
D a L0 96 97 98 99 100 101 102 103
b L0 112 113 114 115 116 117 118 119
# axis입력변수의 사용 예제 2
In[17]: ex_df_mul.loc(axis=1)[ 'X' , 'y' ]
Out[17]:
one two three
A a L0 3
L1 11
b L0 19
L1 27
B a L0 35
L1 43
b L0 51
L1 59
C a L0 67
L1 75
b L0 83
L1 91
D a L0 99
L1 107
b L0 115
L1 123
Name: (X, y), dtype: int64
멀티인덱스에서도 .loc메서드를 이용하여 배정을 사용할 수 있다.
.loc 메서드를 사용한 배정 예제)
# 예제를 위한 새로운 DataFrame의 정의
In[18]: import copy
In[19]: ex_df_mul2= copy.deepcopy(ex_df_mul)
# 배정 수행 예제
In[20]: ex_df_mul2.loc(axis=1)[['W','Z'],'x'] = -777
In[21]: ex_df_mul2
Out[21]:
one W X Y Z
two x y x y x y x y
one two three
A a L0 -777 1 2 3 4 5 -777 7
L1 -777 9 10 11 12 13 -777 15
b L0 -777 17 18 19 20 21 -777 23
L1 -777 25 26 27 28 29 -777 31
B a L0 -777 33 34 35 36 37 -777 39
L1 -777 41 42 43 44 45 -777 47
b L0 -777 49 50 51 52 53 -777 55
L1 -777 57 58 59 60 61 -777 63
C a L0 -777 65 66 67 68 69 -777 71
L1 -777 73 74 75 76 77 -777 79
b L0 -777 81 82 83 84 85 -777 87
L1 -777 89 90 91 92 93 -777 95
D a L0 -777 97 98 99 100 101 -777 103
L1 -777 105 106 107 108 109 -777 111
b L0 -777 113 114 115 116 117 -777 119
L1 -777 121 122 123 124 125 -777 127
단면의 추출 |
Cross-section |
DataFrame의 xs() 메서드는 단면을 추출할 수 있게 해주는 메서드로 데이터 선택을 더 쉽게 할 수 있게 해준다.
이는 특정 Level에서 원하는 데이터를 더 쉽고 빠르게 출력할 수 있게 해준다.
xs 메서드 사용 예제)
# xc 메서드 사용 예제
In[22]: ex_df_mul.xs('L0', level='three', axis=0)
Out[22]:
one W X Y Z
two x y x y x y x y
one two
A a 0 1 2 3 4 5 6 7
b 16 17 18 19 20 21 22 23
B a 32 33 34 35 36 37 38 39
b 48 49 50 51 52 53 54 55
C a 64 65 66 67 68 69 70 71
b 80 81 82 83 84 85 86 87
D a 96 97 98 99 100 101 102 103
b 112 113 114 115 116 117 118 119
# 위의 데이터 선택을 슬라이서를 사용하는 경우
In[23]: ex_df_mul.loc[(slice(None), slice(None), 'L0'), : ]
Out[23]:
one W X Y Z
two x y x y x y x y
one two three
A a L0 0 1 2 3 4 5 6 7
b L0 16 17 18 19 20 21 22 23
B a L0 32 33 34 35 36 37 38 39
b L0 48 49 50 51 52 53 54 55
C a L0 64 65 66 67 68 69 70 71
b L0 80 81 82 83 84 85 86 87
D a L0 96 97 98 99 100 101 102 103
b L0 112 113 114 115 116 117 118 119
사용자는 또한 axis 입력변수를 입력하여 xs()메서드를 사용하여 열 위에서 선택할 수 있다.
○ axis=0이 기본값이므로 참고하자.
모듈의 임폴트 및 예제용 DataFrame의 정의)
# pandas와 numpy의 import
In[24]: ex_df_mul.xs('y', level='two', axis=1)
Out[24]:
one W X Y Z
one two three
A a L0 1 3 5 7
L1 9 11 13 15
b L0 17 19 21 23
L1 25 27 29 31
B a L0 33 35 37 39
L1 41 43 45 47
b L0 49 51 53 55
L1 57 59 61 63
C a L0 65 67 69 71
L1 73 75 77 79
b L0 81 83 85 87
L1 89 91 93 95
D a L0 97 99 101 103
L1 105 107 109 111
b L0 113 115 117 119
L1 121 123 125 127
In[25]: ex_df_mul.loc[ : , (slice(None), 'y') ]
Out[25]:
one W X Y Z
two y y y y
one two three
A a L0 1 3 5 7
L1 9 11 13 15
b L0 17 19 21 23
L1 25 27 29 31
B a L0 33 35 37 39
L1 41 43 45 47
b L0 49 51 53 55
L1 57 59 61 63
C a L0 65 67 69 71
L1 73 75 77 79
b L0 81 83 85 87
L1 89 91 93 95
D a L0 97 99 101 103
L1 105 107 109 111
b L0 113 115 117 119
L1 121 123 125 127
xs() 메서드를 사용하면 여러 Level에서 다수의 키(key)들을 선택할 수 있다.
다단계 다수의 키 선택 예제)
# 다단계 다수의 키 선택 예제
In[26]: ex_df_mul.xs(('A', 'L1'), level=('one','three'), axis=0)
Out[26]:
one W X Y Z
two x y x y x y x y
two
a 8 9 10 11 12 13 14 15
b 24 25 26 27 28 29 30 31
# 위의 예제를 기존의 슬라이싱을 사용할 경우
In[27]: ex_df_mul.loc(axis=0)[ 'A' , : , 'L1']
Out[27]:
one W X Y Z
two x y x y x y x y
one two three
A a L1 8 9 10 11 12 13 14 15
b L1 24 25 26 27 28 29 30 31
drop_level변수를 이용하여 추출한 Level 데이터를 삭제하거나 남겨놓을 수 있다.
○ drop_level변수의 기본값은 True이다
drop_level 입력변수 사용 예제)
# drop_level에 True 값 입력 할 시(기본값)
In[28]: ex_df_mul.xs(('A', 'L1'), level=('one','three'), axis=0, drop_level=True)
Out[28]:
one W X Y Z
two x y x y x y x y
two
a 8 9 10 11 12 13 14 15
b 24 25 26 27 28 29 30 31
# drop_level에 False 값 입력 할 시
In[29]: ex_df_mul.xs(('A', 'L1'), level=('one','three'), axis=0, drop_level=False)
Out[29]:
one W X Y Z
two x y x y x y x y
one two three
A a L1 8 9 10 11 12 13 14 15
b L1 24 25 26 27 28 29 30 31
DataFrame.xs(self, key, axis=0, level=None, drop_level=True) |
DataFrame/Series로부터 cross-section을 반환한다.
이 메서드는 key 입력변수를 가진다.
이 입력변수는 멀티인덱스의 특정 단계에서 데이터를 선택한다.
key: label, tuple of label
인덱스를 지칭하는 레이블 혹은 멀티인덱스의 일부분을 선택하는 key를 입력받는다.
axis: {0 or 'index', 1 or 'columns'},
기본값은 0이다.
cross-section을 검색하기 위한 축을 의미한다.
level: object
기본값으로 처음 n 단계(n=1 or len(key)) 가 입력되어 있다.
MultiIndex에 담겨있는 부분적인 하나의 키인 경우에는 어느단계가 사용되는지 나타낸다.
해당 level에 입력되는 위치를 참조하여 key에 입력되는 레이블을 찾아서 선택한다.
drop_level: bool
기본값으로 True가 입력되어있다.
False일 경우 같은 단계와 함께 객체를 반환한다.
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| 참고자료 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/advanced.html https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.xs.html |
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