stack, unstack, MultiIndex
계층형 테이블의 형태를 바꿉니다
stack, unstack, MultiIndex은(는) CoddyKit의 무료 Data Science Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Data Science Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Data Science Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
인덱스로 형태 바꾸기
melt와 pivot 외에도 pandas는 인덱스 자체를 사용해 형태를 바꿀 수 있습니다. 계층형 레이블에는 stack과 unstack을 사용합니다. 🏗️
MultiIndex란 무엇인가요
MultiIndex는 하나의 축에 두 개 이상의 레이블 수준을 쌓습니다. 따라서 하나의 행에 지역과 연도를 함께 담을 수 있습니다.
stack은 열을 아래로 내립니다
stack은 가장 안쪽의 열 수준을 행 인덱스로 옮겨 한 번에 표를 더 길고 좁게 만듭니다.
df.stack()unstack은 행을 위로 올립니다
unstack은 그 반대입니다. 인덱스 수준을 다시 열로 올려 표를 더 넓고 짧게 만듭니다.
df.unstack()서로의 작업을 되돌립니다
stack한 다음 unstack하면 원래 형태로 돌아옵니다. 두 기능을 행 레이블과 열 레이블 사이를 전환하는 한 쌍의 전환 기능이라고 생각하세요.
이동할 수준 선택하기
수준 이름이나 번호를 전달해 이동할 수준을 선택하세요. 이 수준 제어 기능을 사용하면 원하는 축의 형태만 정확히 바꿀 수 있습니다.
df.unstack(level='year')MultiIndex에서 선택하기
튜플과 함께 loc을 사용하면 중첩된 레이블을 자세히 살펴보고, 쌓인 인덱스에서 특정 지역-연도 조합을 바로 가져올 수 있습니다.
df.loc[('West', 2021)]xs로 단면 선택하기
xs 메서드는 인덱스 전체를 직접 풀지 않고도 한 수준을 깔끔하게 잘라냅니다. 예를 들어 2021년의 모든 행을 선택할 수 있습니다.
df.xs(2021, level='year')완료한 후 평평하게 만들기
일반 열로 돌아가려면 reset_index를 호출하세요. 모든 인덱스 수준이 다시 일반 열로 바뀌어 내보낼 수 있게 됩니다.
df.reset_index()stack은 기본적으로 NaN을 삭제합니다
기본적으로 stack은 값이 없는 조합을 조용히 제거합니다. 모든 빈 부분을 표시해야 한다면 dropna를 False로 설정하세요.
df.stack(dropna=False)이 기능이 사용되는 곳
여러 키를 사용한 groupby는 MultiIndex를 반환하므로, unstack은 해당 그룹을 격자로 펼치는 자연스러운 마무리 단계입니다.
빠른 확인
마지막으로 stack과 unstack을 확인해 보세요.
복습: 무엇이든 형태를 바꿀 수 있습니다
이제 pivot_table, melt, stack, unstack을 사용할 수 있습니다. 레이아웃을 제어할 수 있으므로 분석을 깔끔하고 유연하게 유지할 수 있습니다. 🎉
자주 묻는 질문
“stack, unstack, MultiIndex” 강의는 무료인가요?
네 — “stack, unstack, MultiIndex” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Data Science Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Data Science Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
“stack, unstack, MultiIndex”에서 뭘 배우나요?
계층형 테이블의 형태를 바꿉니다 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Data Science Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
Data Science Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Data Science Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.
“stack, unstack, MultiIndex” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 Data Science Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 Data Science Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.
이 강의의 모든 강의
- 넓은 형식과 긴 형식, 깔끔한 데이터
- 교차표를 위한 pivot_table
- melt로 긴 형식으로 바꾸기
- stack, unstack, MultiIndex