[pandas] 기존 데이터 프레임의 상위 2행을 멀티 인덱스로 설정하기
판다스에서 알아두면 유용한 질문과 답변입니다. 질문 출처: https://stackoverflow.com/questions/78382107/creating-a-multi-index-column-from-an-existing-dataframe 인풋 생성 # 인풋 데이터 프레임 생성 코드import pandas as pdimport numpy as npdata1 = [['symbol', 'appl', 'goog', 'None', 'msft', 'None', 'None', 'None', 'None'], ['date', 'close', 'close', 'volume', 'close', 'open', 'high', 'low'], ['1999-01-10', 100, 101, 10000..
2024. 5. 22.
[pandas] 멀티 인덱스의 각 레벨의 유일 값 찾기
예제. import pandas as pddata1 = {('김판다', '영어'): [50, 20, 35], ('김판다', '국어'): [60, 5, 45], ('강승주', '영어'): [70, 10, 60], ('강승주', '국어'): [100, 30, 50]}df = pd.DataFrame(data1) df: columns의 첫 번째 레벨의 값을 반환해 보자. df.columns.unique(0) Index(['김판다', '강승주'], dtype='object') 김판다, 강승주 두 유일 값을 반환한다. 판다스 책이 출판되었습니다. 교보문고 구매 페이지, 알라딘 구매 페이지, yes24 구매 페이지
2024. 2. 20.
[pandas] 멀티 인덱스에서 두 번째 레벨의 값으로 인덱싱하는 방법
예제: import pandas as pddata1 = {('김판다', '영어'): [50, 20, 35], ('김판다', '국어'): [60, 5, 45], ('강승주', '영어'): [70, 10, 60], ('강승주', '국어'): [100, 30, 50]}df = pd.DataFrame(data1) 국어 점수열만 인덱싱 합니다 1. loc 인덱서 활용 df.loc[:, (slice(None), '국어')] 2. xs 함수 활용 df.xs('국어', level=1, axis=1) 판다스 책이 출판되었습니다. 교보문고 구매 페이지, 알라딘 구매 페이지, yes24 구매 페이지
2024. 2. 20.
[pandas] 멀티 인덱스에서 특정 값 수정하기
판다스 멀티 인덱스에서 특정 값 수정하기이번 글에서는 판다스에서 멀티 인덱스 값을 일부 변경하는 다양한 방법을 다루겠습니다. 단계별로 예시를 통해 설명할 예정이니, 먼저 아래의 코드를 통해 예시 데이터프레임을 생성해 주세요.import pandas as pddata1 = {('A팀', '삼성전자'): [10, 20, 30, 30, 30], ('A팀', '카카오'): [20, 20, 40, 40, 40], ('B팀', '삼성전자'): [30, 30, 10, 10, 30], ('B팀', '카카오'): [40, 40, 20, 20, 40], ('C팀', '삼성전자'): [50, 50, 50, 50, 30], ('C팀', '카카오'..
2023. 8. 23.
