Python - Pandas 변수 정렬하기

Pandas 변수 정렬하기

Python에서 데이터 핸들링시 가장 많이 이용하는 Pandas 패키지를 이용하여 변수를 정렬하는 예제입니다. 예를 들어 아래와 같은 데이터셋이 있다고 합시다.

cluster  org      time
   1      a       8
   1      a       6
   2      h       34
   1      c       23
   2      d       74
   3      w       6 

cluster org time 1 a 8 1 a 6 2 h 34 1 c 23 2 d 74 3 w 6

출처: http://3months.tistory.com/195 [Deep Play]

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({"cluster" : [1,1,2,1,2,3], "org":['a','a','h','c','d','w'], "time":[8,6,34,23, 74,6]})

출처: http://3months.tistory.com/195 [Deep Play]

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({"cluster" : [1,1,2,1,2,3], "org":['a','a','h','c','d','w'], "time":[8,6,34,23, 74,6]})

출처: http://3months.tistory.com/195 [Deep Play]

이를 pandas DataFrame 객체로 읽기 위해서는 아래와 같은 구문으로 읽으면 됩니다.

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({"cluster" : [1,1,2,1,2,3], "org":['a','a','h','c','d','w'], "time":[8,6,34,23, 74,6]})

이후에는 DataFrame 객체에 있는 sort_values를 호출하면 해당 변수에 대해 정렬을 할 수 있습니다. ascending 파라미터는 오름차순으로 정렬할지 여부를 결정합니다. 또한 여러개의 변수에 대해서 정렬하고 싶으면 list 자료구조에 변수를 넣어주기만 하면 됩니다.

data = data.sort_values(["time"], ascending=[False])

	cluster	org	time
4	2	d	74
2	2	h	34
3	1	c	23
0	1	a	8
1	1	a	6
5	3	w	6

그러면 이와같이 결과가 나오는데 인덱스가 뒤죽박죽이 되어있다는 것을 알 수 있습니다. 기존 데이터셋의 인덱스를 그대로 갖고 있는 것입니다. 이로인해 plot을 할 때 문제가 생길 수 있으므로 인덱스를 초기화 하는 작업을 해줍니다. default는 drop=False인데 이렇게 하게 되면 기존의 인덱스가 하나의 컬럼으로 남게 됩니다. 많은 경우 기존의 인덱스는 필요없으므로 drop=True로 설정해줍니다.

data = data.reset_index(drop=True)

	cluster	org	time
0	2	d	74
1	2	h	34
2	1	c	23
3	1	a	8
4	1	a	6
5	3	w	6