멀티 인덱스 설정하기
다수의 열로도 인덱스를 구성할 수 있는데, 이를 다중 레벨 인덱스(또는 계층적 인덱스)라고 부릅니다. 다중 레벨 인덱스를 사용할 때는 장단점이 있습니다.
장점은 중첩된 범주형 변수를 더 자연스럽게 다룰 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 임상 시험에 대조군과 처치군이 있다고 한다면, 각 피험자는 두 그룹 중 하나에 속합니다. 이런 경우에 피험자가 그룹 안에 중첩되어 있다고 할 수 있습니다. 마찬가지로, temperature 데이터 세트에서도 도시는 특정 국가 안에 위치하기 때문에, 도시가 국가 안에 중첩되어 있다고 볼 수 있습니다.
단점은 인덱스를 조작하는 코드가 열을 조작하는 코드와 다르다는 점입니다. 따라서 두 가지 문법을 모두 익히고, 데이터가 어떻게 표현되어 있는지 파악해야 합니다.
pandas는 pd로 로드되어 있습니다. temperatures를 사용할 수 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
pandas를 이용한 데이터 다루기
연습 안내
temperatures의 인덱스를"country"와"city"열로 설정하고, 그 결과를temperatures_ind에 할당하세요.- 유지할 국가/도시 쌍 두 개
"Brazil"/"Rio De Janeiro"와"Pakistan"/"Lahore"를 지정하세요. 그 결과를rows_to_keep에 할당하세요. .loc[]을 사용해rows_to_keep에 해당하는 행을temperatures_ind에서 부분 추출하고 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Index temperatures by country & city
temperatures_ind = ____
# List of tuples: Brazil, Rio De Janeiro & Pakistan, Lahore
rows_to_keep = [____]
# Subset for rows to keep
print(temperatures_ind.____)