[pandas] Multi index에서 single index로, Multi column에서 single column으로 코드 한줄로 변경하기

 

 

In [5]:

import numpy as np
import pandas as pd

 

인덱스를 생성하기 위한 array를 생성¶

In [3]:

arrays = [
 np.array(["bar", "bar", "baz", "baz", "foo", "foo", "qux", "qux"]),
np.array(["one", "two", "one", "two", "one", "two", "one", "two"])]

 

arrays를 index로 하는 DataFrame을 생성한다.¶

In [6]:

df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=arrays)

In [7]:

df

Out[7]:

		0	1	2	3
bar	one	-0.855668	1.135211	2.552778	-1.380448
	two	-0.215153	0.035393	-1.616310	-1.621122
baz	one	1.222231	-0.758877	-0.531460	-1.359423
	two	-0.888043	-0.144171	-0.053090	-0.954644
foo	one	1.840593	0.697115	0.706164	0.010227
	two	-0.233461	0.743768	0.162378	-0.432223
qux	one	-0.333253	0.099729	-0.429405	1.991727
	two	-0.447069	-0.712880	-0.708186	2.122424

 

멀티 인덱스로 생성 된 DataFrame을 확인 할 수 있다.
하지만 pivot_table을 생성할때나 의도하지 않게 multiindex가 생기기도 하는데
코드 한줄로 쉽게 제거 할 수 있다.

In [8]:

df.index = df.index.droplevel()

In [9]:

df

Out[9]:

	0	1	2	3
one	-0.855668	1.135211	2.552778	-1.380448
two	-0.215153	0.035393	-1.616310	-1.621122
one	1.222231	-0.758877	-0.531460	-1.359423
two	-0.888043	-0.144171	-0.053090	-0.954644
one	1.840593	0.697115	0.706164	0.010227
two	-0.233461	0.743768	0.162378	-0.432223
one	-0.333253	0.099729	-0.429405	1.991727
two	-0.447069	-0.712880	-0.708186	2.122424

 

droplevel( ) 함수를 활용하여 multiindex를 제거할 수 있다.
index가 아닌 column에도 동일하게 사용 가능하다.