[Pandas 심화] MultiIndex, 다중 인덱싱(계층적 인덱싱)

행 인덱스 계층적으로 만들기

 

열 인덱스 계층적으로 만들기

 

다중 인덱스 칼럼의 인덱스 탐색하기

죽으면 0

살아있으면 1

class가 컬럼 데이터

sex가 인덱스 데이터

aggfunc으로 평균값을 구함. 이를 클래스별 값으로 활용

다음 데이터 중에서

"월별"을 인덱스 데이터

"내역"을 칼럼 데이터로 활용

values로 분류할 칼럼들을 리스트 형태로 삽입

'''
실행 버튼을 눌러 멀티 인덱스를 활용한 데이터 프레임을 출력해보세요.

인덱스가 A와 B, 1과 2로 나뉘어져 있는 경우에 출력되는 결과와 멀티 인덱스가 있는 테이블의 인덱싱 방법을 확인해보세요.
'''


import numpy as np
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(
    np.random.randn(4, 2), 
    index=[['A', 'A', 'B', 'B'], [1, 2, 1, 2]],
    columns=['data1', 'data2']
)
print("DataFrame1")
print(df1, "\n")

df2 = pd.DataFrame(
    np.random.randn(4, 4),
    columns=[["A", "A", "B", "B"], ["1", "2", "1", "2"]]
)
print("DataFrame2")
print(df2, "\n")

# 명시적 인덱싱을 활용한 df1의 인덱스 출력
print("df1.loc['A', 1]")
print(df1.loc['A', 1], "\n") 


# df2의 [A][1] 칼럼 출력
print('df2["A"]["1"]')
print(df2["A"]["1"], "\n")