.set_index 메서드와 .reset_index메서드

1)set_index 메서드

열의 label 혹은 열 레이블의 리스트를 입력받는다.

set_index 메서드 사용방법

DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False)

drop은 인덱스로 세팅한 열을 DataFrame내에서 삭제할지 여부를 결정한다. (선택적 입력 가능)

append는 기존에 존재하던 인덱스를 삭제할지 여부를 결정한다. (선택적 입력 가능)

inplace는 원본 객체를 변경할지 여부를 결정한다. (선택적 입력 가능)

 

# pandas와 numpy의 import

In[2]: import pandas as pd

In[3]: import numpy as np



# 예제용 배열 선언

In[9]: ex_df=pd.DataFrame([[0,1,2,'r0'],[3,4,5,'r1'],[6,7,8,'r2']], columns=['c0','c1','c2','c4'])

In[10]: ex_df

Out[10]: 

   c0  c1  c2  c4

0   0   1   2  r0

1   3   4   5  r1

2   6   7   8  r2



# set_index 메서드의 적용

In[11]: ex_df.set_index('c4')

Out[11]: 

    c0  c1  c2

c4            

r0   0   1   2

r1   3   4   5

r2   6   7   8

출처: https://kongdols-room.tistory.com/123 [EG공간:티스토리]

 

2)reset_index 메서드

DataFrame에는 reset_index() 메서드가 존재한다.

  ○ 이 메서드는 인덱스를 리셋 시키는데 사용한다.

  ○ 기본값으로 인덱스 값들을 DataFrame의 열로 전송하며, 새로운 단순한 정수 인덱스를 세팅한다.

  ○ 즉, 이 메서드는 set_index()의 기능을 역으로 수행한다.

DataFrame.reset_index(drop=False, inplace=False)

https://kongdols-room.tistory.com/123