3. 인덱스 활용

1) 특정 열을 행 인덱스로 설정

import pandas as pd

exam_data = { '이름' : ['서준', '우현', '인아'],
'수학' : [90, 80, 70],
'영어' : [29, 39, 49]}

df = pd.DataFrame(exam_data)
ndf = df.set_index(['이름'])
// 이름 열로 인덱스 설정

2) 행 인덱스 재배열

reindex() 메소드를 사용하면 데이터프레임의 행 인덱스를 새로운 배열로 재지정 할 수 있다.
** 기존 객체를 변경하지 않고 새로운 데이터프레임 객체를 반환함!

import pandas as pd

dict_data = {'c0' : [1,2,3], 'c1' : [4,5,6]}
df = pd.DataFrame(dict_data, index = ['r0', 'r1', 'r2']

new_index = ['n1', 'n2', 'n3']
ndf = df.reindex(new_index)
// new_index로 새롭게 인덱스 정의

3) 행 인덱스 초기화

import pandas as pd

dict_data = {'c0' : [1,2,3], 'c1' : [4,5,6]}
df = pd.DataFrame(dict_data, index = ['r0', 'r1', 'r2']

ndf = df.reset_index()
// 행 인덱스 초기화

4) 행 인덱스를 기준으로 데이터프레임 정렬

import pandas as pd

dict_data = {'c0' : [1,2,3], 'c1' : [4,5,6]}
df = pd.DataFrame(dict_data, index = ['r0', 'r1', 'r2']

ndf2 = df.sort_index(ascending = False)
// 인덱스 기준 내림차순
ndf3 = df.sort_index(ascending = True)
// 인덱스 기준 오름차순

5) 특정 열의 데이터 값을 기준으로 데이터프레임 정렬

import pandas as pd

dict_data = {'c0' : [1,2,3], 'c1' : [4,5,6]}
df = pd.DataFrame(dict_data, index = ['r0', 'r1', 'r2']

ndf4 = df.sort_values(by = 'c1', ascending = False)
// c1열의 값을 내림차순으로 정렬