하파와 데이터

데이터는 가지런할때, 예쁘다. 멀리서 보아도 그렇다.  우리는 데이터를 여러 측면에서 본다. 처음 주어진 그대로 살펴보기도 하지만, 그 데이터가 가진 방향성, 의미 등을 파악하기 위해서 정렬을 해보기도하고분포도를 보기도 하고 여러 방법을 택한다.  그중에 가장 쉽고 가볍게 해볼 수 있는 정렬을 해보자.  0. 전제(6,4) 임의의 난수를 가진 데이터프레임을 생성하여 활용함. import pandas as pdimport numpy as npdates = pd.date_range('20241129', periods=6)df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index = dates, columns = list('ABCD'))df1. 인덱스 정렬1.1. 행 인덱스 정렬예를들어..

데이터를 다루다보면, 현재 설정된 인덱스를 없애야할 수도 있고, 새롭게 다시 지정해야할 때도 있다.  즉, 우리는 인덱스로 수정할 수 있어야 하는 것이다.  1. reset_index()Reset_index는 말 그대로, 인덱스를 리셋하는 역할을 수행한다. 기존에 어떤 데이터, 값들이 인덱스에 있던지 무관하게 0부터 시작하는 정수의 인덱스를 새롭게 지정하는 과정이다. import pandas as pdimport numpy as npdates = pd.date_range('20241129', periods = 6)df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index = dates, columns = list('ABCD'))print(df)# reset indexingdf.re..