멀티 인덱스
- 여러개의 컬럼값을 인덱스로 활용해서 데이터프레임을 구조화하는 방법
- 멀티 인덱스를 사용한 데이터프레임은 정렬된 상태로 관리하는 것이 일반적 (sort_index() 사용)
복합 인덱스 활용
df.unstack(level='OO') : 멀티 인덱스를 열로 변환
df.stack(level='OO') : 열을 멀티 인덱스로 변환
데이터프레임 구조화
1. pivot() 활용
2. melt() 활용 : 데이터 구조 해체
3. 데이터 행, 컬럼 추가/삭제
# 2번째와 3번째 컬럼을 제외하고 표시 (컬럼 번호는 0부터 시작)
df_filtered = df.drop(df.columns[[1, 2]], axis=1)
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<코드카타 풀이>
풀이)
1. 작은건 작은것끼리, 큰건 큰것끼리 모은다.
2. 리스트의 정렬함수 sort() 를 반복문으로 활용
3. 양쪽 맥스값의 곱을 리턴
<SQL 문제>
>> having 인자 활용해서 다시 풀어볼 것
>> 두 테이블을 join 시 컬럼명이 겹치지 않는 경우, 앞에 테이블라벨을 명시하지 않아도 된다. + join 문 끝에 조건 필터를 걸 수 있다.
>> case when ~ then ~ end 구문 리마인드
>> 하지만 상품 가격의 범위가 지정되어있지 않기에 무한정 case 구문을 쓸 수는 없다.
검색결과, 여기서 floor함수 를 적절히 활용하면 코드를 굉장히 간단하게 작성할 수 있다. (다시 풀어볼 것)
>> round : 반올림 / floor : 버림 / ceiling : 올림