Pandas 데이터프레임 인덱스 이름 바꾸기
2024-07-27
Pandas 데이터프레임에서 인덱스는 행을 식별하는 데 사용되는 중요한 요소입니다. 기본적으로 인덱스는 숫자로 구성되지만, 사용자 정의 이름으로 변경할 수 있습니다. 인덱스 이름을 바꾸면 데이터프레임을 더욱 이해하기 쉽고 코드를 더욱 명확하게 만들 수 있습니다.
방법
Pandas 데이터프레임 인덱스 이름을 바꾸는 데에는 여러 가지 방법이 있습니다. 가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다.
rename()메서드 사용:
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
# 인덱스 이름 변경
df.index = df.index.rename('새로운 이름')
# 결과 확인
print(df)
set_index()메서드 사용:
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 새로운 인덱스 설정 및 이름 변경
df = df.set_index('A', inplace=True)
df.index.names = ['새로운 이름']
# 결과 확인
print(df)
고급 사용
- 다중 인덱스 이름 바꾸기:
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=[['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3]])
# 다중 인덱스 이름 변경
df.index.names = ['행 이름', '열 이름']
# 결과 확인
print(df)
- 조건에 따라 인덱스 이름 바꾸기:
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
# 조건에 따라 인덱스 이름 변경 (예: 'a'를 'AA'로 변경)
def g(x):
if x == 'a':
return 'AA'
return x
df.index = df.index.rename(g)
# 결과 확인
print(df)
추가 정보
- Pandas 데이터프레임은 인덱스 외에도 열 이름을 변경할 수 있습니다.
rename()메서드는 열 이름뿐만 아니라 인덱스 이름도 변경하는 데 사용할 수 있습니다.- Pandas에는 인덱스 및 열 이름을 다루는 데 유용한 다양한 기능이 있습니다.
예제 코드
기본 예제
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
# 인덱스 이름 변경
df.index = df.index.rename('새로운 이름')
# 결과 확인
print(df)
- 이 코드는
pandas라이브러리를 불러와df라는 이름의 데이터프레임을 만듭니다. - 데이터프레임은 두 개의 열
A와B와 세 개의 행a,b,c로 구성됩니다. rename()메서드를 사용하여 인덱스 이름을 '새로운 이름'으로 변경합니다.- 결과적으로 인덱스는 다음과 같이 표시됩니다.
새로운 이름
a
b
c
다중 인덱스 예제
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=[['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3]])
# 다중 인덱스 이름 변경
df.index.names = ['행 이름', '열 이름']
# 결과 확인
print(df)
설명:
- 이 코드는 위와 동일한 데이터프레임을 생성합니다.
- 다만, 이번에는 인덱스가 다중 레벨로 구성됩니다.
set_index()메서드를 사용하여 'A' 열을 인덱스로 설정합니다.names속성을 사용하여 다중 인덱스 이름을 '행 이름'과 '열 이름'으로 변경합니다.
행 이름 열 이름
a 1
2
3
b 1
2
3
c 1
2
3
조건적 인덱스 이름 변경 예제
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
# 조건에 따라 인덱스 이름 변경 (예: 'a'를 'AA'로 변경)
def g(x):
if x == 'a':
return 'AA'
return x
df.index = df.index.rename(g)
# 결과 확인
print(df)
rename()메서드에g라는 함수를 전달하여 조건에 따라 인덱스 이름을 변경합니다.g함수는 인덱스가 'a'인 경우 'AA'로, 그 외에는 원래 이름 그대로 반환합니다.
AA
b
c
열 이름 변경 예제
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
# 열 이름 변경
df.columns = ['새로운 열 이름 1', '새로운 열 이름 2']
# 결과 확인
print(df)
columns속성을 사용하여 열 이름을 '새로운 열 이름 1'과 '새로운 열 이름 2'로 변경합니다.
| 새로운 열 이름 1 | 새로운 열 이름 2 |
|---|---|
| 1 | 4 |
| 2 | 5 |
| 3 | 6 |
다양한 인덱싱 및 슬라이싱 방법
Pandas는 인덱싱 및 슬라이싱을 통해 데이터프레임의 특정 부분을 선택하는 데 다양한 기능을 제공합니다.
- 행 선택:
- `df
Pandas 데이터프레임 인덱스 이름 바꾸기: 대체 방법
to_frame() 메서드 활용:
to_frame()메서드는 Series 객체를 데이터프레임으로 변환하는 데 사용될 수 있으며, 인덱스 이름을 지정하는 데 활용 가능합니다.
import pandas as pd
# Series 객체 생성
s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
# '새로운 이름'을 인덱스 이름으로 지정하여 데이터프레임 변환
df = s.to_frame('새로운 이름')
# 결과 확인
print(df)
reset_index()메서드는 인덱스를 열로 변환하고 새로운 인덱스를 생성하는 데 사용됩니다. 새로운 인덱스 이름을 지정하여 기존 인덱스 이름을 변경할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
# 인덱스를 열로 변환하고 새로운 인덱스 생성 ('새로운 이름')
df = df.reset_index(name='새로운 이름')
# 결과 확인
print(df)
assign() 메서드 활용:
assign()메서드는 새로운 열을 데이터프레임에 할당하는 데 사용되며, 인덱스 이름을 변경하는 데 활용 가능합니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
# '새로운 이름' 열 생성 및 기존 인덱스 할당
df['새로운 이름'] = df.index
# 인덱스 삭제 (선택 사항)
df = df.drop('index', axis=1)
# 결과 확인
print(df)
loc 인덱서 활용:
loc인덱서는 특정 조건에 따라 데이터프레임의 행을 선택하는 데 사용될 수 있으며, 인덱스 이름을 변경하는 데 활용 가능합니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
# '새로운 이름'으로 인덱스 재지정
df.loc['새로운 이름'] = df
# 결과 확인
print(df)
iat인덱서는 행 및 열 인덱스를 사용하여 데이터프레임의 특정 값에 액세스하거나 설정하는 데 사용됩니다. 인덱스 이름을 변경하는 데 활용 가능합니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
# '새로운 이름'으로 인덱스 설정
df.iat[0, 0] = '새로운 이름'
# 결과 확인
print(df)
참고:
- 각 방법마다 장단점이 존재하며, 상황에 따라 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
rename()메서드는 가장 일반적인 방법이지만, 복잡한 데이터프레임 조작에는 적합하지 않을 수 있습니다.to_frame(),reset_index(),assign()메서드는 데이터프레임 변형과 함께 인덱스 이름 변경에 유용합니다.loc및iat인덱서는 특정 조건에 따라 인덱스 이름을 변경하는 데 유용합니다.
python pandas dataframe
