팬더스 MultiIndex.swaplevel 함수 설명

2024-04-09

팬더스의 MultiIndex.swaplevel 함수는 멀티인덱스의 레벨 순서를 바꾸는 데 사용됩니다. 이 함수는 두 개의 인수를 받습니다.

  • axis: 레벨 순서를 바꿀 축을 지정합니다. 0은 행, 1은 열을 의미합니다.
  • level1, level2: 바꿀 레벨 이름을 지정합니다.

작동 방식

swaplevel 함수는 레벨 순서를 바꾸지만, 인덱스의 값은 바꾸지 않습니다. 예를 들어, 다음과 같은 데이터프레임이 있다고 가정해봅시다.

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

이 데이터프레임의 인덱스는 ('level1', 'level2') 형태의 멀티인덱스입니다. 다음 코드는 level1level2의 순서를 바꿉니다.

df = df.set_index(['level2', 'level1'])

결과는 다음과 같습니다.

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

사용 예시

  • 데이터프레임을 특정 레벨 기준으로 그룹화하거나 정렬할 때
  • 특정 레벨의 값을 기준으로 데이터를 필터링할 때
  • 멀티인덱스의 구조를 변경할 때

추가 정보

  • swaplevel 함수는 inplace 연산을 지원합니다. 즉, df.swaplevel(0, 1)과 같이 사용하면 데이터프레임 자체가 변경됩니다.
  • swaplevel 함수는 level1level2 외에도 여러 개의 레벨을 동시에 바꿀 수 있습니다.

주의 사항

  • swaplevel 함수는 인덱스의 값을 바꾸지 않기 때문에, 데이터프레임의 값에 영향을 미치지 않습니다.
  • swaplevel 함수를 사용하기 전에 멀티인덱스의 구조를 잘 이해해야 합니다.


예제 코드

예제 1: 레벨 순서 바꾸기

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

# 'level1'과 'level2'의 순서를 바꿉니다.
df = df.set_index(['level2', 'level1'])

print(df)

# 결과
#   A  B
# 0  1  4
# 1  2  5
# 2  3  6

예제 2: 특정 레벨 기준으로 그룹화

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'B': [4, 5, 6, 7, 8, 9]}, index=[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('a', 4), ('b', 5), ('c', 6)])

# 'level1' 기준으로 그룹화합니다.
df = df.groupby('level1')

# 각 그룹의 평균값을 계산합니다.
df = df.mean()

print(df)

# 결과
#     A  B
# level1
# a  2.5  5.5
# b  4.5  7.5
# c  5.5  9.5

예제 3: 특정 레벨 기준으로 필터링

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'B': [4, 5, 6, 7, 8, 9]}, index=[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('a', 4), ('b', 5), ('c', 6)])

# 'level1'이 'a'인 데이터만 선택합니다.
df = df[df.index.get_level_values('level1') == 'a']

print(df)

# 결과
#   A  B
# 0  1  4
# 3  4  7

예제 4: 멀티인덱스 구조 변경

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'B': [4, 5, 6, 7, 8, 9]}, index=[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('a', 4), ('b', 5), ('c', 6)])

# 새로운 레벨을 추가합니다.
df = df.set_index(['level1', 'level2', 'new_level'], inplace=False)

# 'new_level'의 값을 'level3'으로 변경합니다.
df.index = df.index.set_levels([df.index.levels[0], df.index.levels[1], 'level3'], inplace=False)

print(df)

# 결과
#   A  B
# level1 level2 level3
# a       1      3
# b       2      3
# c       3      3
# a       4      3
# b       5      3
# c       6      3

참고: 위 코드는 예시이며, 실제 사용 상황에 맞게 수정해야 합니다.



MultiIndex.swaplevel 대체 방법

특정 레벨 기준으로 데이터프레임을 정렬할 때

sort_index 함수를 사용하면 특정 레벨 기준으로 데이터프레임을 정렬할 수 있습니다. 다음 코드는 level1 기준으로 데이터프레임을 오름차순으로 정렬합니다.

df = df.sort_index(level='level1')

특정 레벨 기준으로 데이터를 필터링할 때

loc 또는 iloc 접근자를 사용하면 특정 레벨의 값을 기준으로 데이터를 필터링할 수 있습니다. 다음 코드는 level1a인 데이터만 선택합니다.

df = df.loc[df.index.get_level_values('level1') == 'a']

멀티인덱스 구조를 변경할 때

set_index 함수를 사용하면 멀티인덱스의 구조를 변경할 수 있습니다. 다음 코드는 level2를 새로운 레벨로 설정합니다.

df = df.set_index(['level1', 'level2'], inplace=False)

특정 레벨의 값을 변경할 때

set_levels 함수를 사용하면 특정 레벨의 값을 변경할 수 있습니다. 다음 코드는 level2의 값을 level3으로 변경합니다.

df.index = df.index.set_levels([df.index.levels[0], df.index.levels[1], 'level3'], inplace=False)

여러 레벨을 동시에 바꿀 때

from_tuples 함수를 사용하면 여러 레벨을 동시에 바꿀 수 있습니다. 다음 코드는 level1level2의 순서를 바꾸고 새로운 레벨 level3을 추가합니다.

tuples = [('a', 1, 3), ('b', 2, 3), ('c', 3, 3), ('a', 4, 3), ('b', 5, 3), ('c', 6, 3)]
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['level1', 'level2', 'level3'])
df = df.set_index(index)

참고: 위 코드는 예시이며, 실제 사용 상황에 맞게 수정해야 합니다.

결론

MultiIndex.swaplevel 함수는 레벨 순서를 바꾸는 간편한 방법이지만, 상황에 따라 다른 방법을 사용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다. 위에 설명된 대체 방법들을 참고하여 상황에 맞는 방법을 선택하시기 바랍니다.




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