Pandas - Reshaping

변형

예시를 위한 튜플 생성

tuples = list(zip(*[['bar', 'bar', 'baz', 'baz',
                     'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
                    ['one', 'two', 'one', 'two',
                     'one', 'two', 'one', 'two']]))
tuples

[('bar', 'one'),
 ('bar', 'two'),
 ('baz', 'one'),
 ('baz', 'two'),
 ('foo', 'one'),
 ('foo', 'two'),
 ('qux', 'one'),
 ('qux', 'two')]

Multi Index 생성

index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
index

MultiIndex(levels=[['bar', 'baz', 'foo', 'qux'], ['one', 'two']],
                   labels=[[0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3], [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]],
                   names=['first', 'second'])

랜덤값으로 데이터프레임 생성

df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 2), index=index, columns=['A', 'B'])
df

df2 생성

df2 = df[:4]
df2

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Stack (스택)

스택을 이용하면 데이터를 쌓아서 보여준다.

stacked = df2.stack()
stacked

first second
bar one A   0.345619
           B  -0.226058
     two A  -0.868071
           B  -0.201266
baz one A  1.251799
           B  -1.473504
     two A  -0.700878
           B  -2.104130
dtype: float64

unstack()

스택을 해제하고 원상복귀

stacked.unstack()

stacked.unstack(1)

stacked.unstack(0)

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Pivot tables

예시용 데이터프레임 생성

df = pd.DataFrame({'A': ['one', 'one', 'two', 'three'] * 3,
                   'B': ['A', 'B', 'C'] * 4,
                   'C': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'] * 2,
                   'D': np.random.randn(12),
                   'E': np.random.randn(12)})
df

피벗테이블 생성

pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'])

 

 

※ 10 minutes to pandas를 바탕으로 한 학습 기록입니다 ※