반응형 인덱스5 카테고리 인덱스(CategoricalIndex) 기반 중복인덱싱-pandas(49) 파이썬 버전 3.8 기준pandas 버전 1.2.0 기준 카테고리 인덱스(CategoricalIndex)기반 중복인덱싱 본 포스팅에서는 Pandas에서 제공하는 카테고리 인덱스(CategoricalIndex) 타입에 대해 다루도록 한다. CategoricalIndex CategoricalIndex는 카테고리 인덱스로 pandas에서 제공하는 인덱스 유형 중 하나이다. 이 인덱스는 카테고리로 나누어 값을 저장할 수 있는 인덱스를 형성시킬 수 있다. ○ 중복되는 인덱스에 여러가지 값을 담을 수 있으며 해당 인덱스는 카테고리로 인식된다. ○ 따라서 복사본(중복)을 사용한 인덱싱을 필요로 할 때 유용하다. ○ 효율적인 인덱싱과 많은 수의 중복된 요소를 포함하는 인덱스의 저장을 가능하게 한다. Categorica.. 2021. 1. 6. 인덱스(레이블) 수정을 위한 rename() 메서드-pandas(30) 파이썬 버전 3.8 기준pandas 버전 1.1.1 기준 인덱스(레이블) 수정을 위한 rename() 메서드 본 포스팅에서는 rename() 메서드에 대해 다루도록 한다. rename() 메서드 rename() 메서드는 사용자에게 매핑(mapping) 혹은 임의의 함수를 기반으로 축의 레이블을 다시 설정할 수 있도록 한다. 메서드 사용형식은 아래와 같다. 메서드 사용 형식)result=object.rename(mapper, index, columns, axis=0, inplace=False) 각 입력 객체별 설명은 다음과 같다. ○ object: 데이터의 레이블을 변경하기 위해 메서드가 적용되는 객체(DataFrame, Series)이다. ○ mapper: 레이블을 대체할 기존레이블과 변경할 레이블이 매.. 2020. 9. 13. 두 객체의 데이터 정렬을 위한 align() 메서드 - pandas(29) 파이썬 버전 3.8 기준pandas 버전 1.1.1 기준 두 객체의 데이터 정렬을 위한 align() 메서드 본 포스팅에서는 align() 메서드의 사용법에 대해 다룬다. align() 메서드 align() 메서드는 두 객체를 동시에 정렬하는 가장 빠른 방법이다. ○ 이 메서드는 두 객체를 정렬하여 두 객체로 구성된 튜플로 출력을 한다. 메서드 사용 형식)result=object1.align(object2, join=None, axis=None, fill_value=np.NaN, method=None, limit=None) 각 입력 객체별 설명은 다음과 같다. ○ object1: 데이터를 정렬하기 위해 메서드가 적용되는 객체1(DataFrame, Series)이다. ○ object2: 데이터를 정렬하기 .. 2020. 9. 11. 인덱스 정렬(순서 변경)을 위한 reindex() 메서드- pandas(28) 파이썬 버전 3.8 기준pandas 버전 1.1.1 기준 인덱스 정렬(순서 변경)을 위한 reindex() 메서드 본 포스팅에서는 reindex()의 사용법에 다루도록 한다. reindex()를 사용하여 데이터를 정렬하는 방법부터 누락데이터 처리까지 그리고 상세 옵션을 설명하는 내용도 다루도록 한다. reindex()메서드 pandas에서 reindex() 메서드는 기본적인 데이터 정렬 메서드이다. ○ reindex()는 특정 축을 따라 입력된 레이블 배열에 따라 데이터 순서를 조정한다. ○ 이 메서드는 상당히 자유도가 높은 방법으로 데이터를 정렬한다. reindex()의 기능을 이용하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있다. ○ 기존에 존재하는 데이터에 레이블의 새로운 세트에 매치시켜 순서를 재조정한다... 2020. 9. 8. index(인덱스)객체의 생성, 개요, 처리방법-pandas(20) 파이썬 버전 3.7 기준pandas 버전 0.25.1 기준 index(인덱스) 객체 개요 본 포스팅에서는 인덱스 객체의 생성, 개요, 처리방법 등에 대해 다룬다. index 객체의 개요, 생성 및 데이터 설정 pandas에는 index 객체 또한 존재하며 다음과 같은 특징을 가진다. ○ Index 객체는 pandas의 모든 객체에 대한 축 레이블(label)을 저장하는 기본 객체이다. ○ 기본적으로 불변형 ndarray이며, 순서가 있고 슬라이스가 가능하다. ○ Index 클래스와 서브클래스는 순서가 있는 다중집합이라 여겨도된다. ○ 중복데이터 또한 입력이 가능하다. ○ Index 객체는 검색/색인, 데이터 정렬, 리인덱싱을 위한 다양한 기능들이 존재한다. Index 객체의 생성다음은 pandas에서 인.. 2019. 11. 3. 이전 1 다음 반응형
