Pandas MultiIndex 컬럼 정렬 및 레벨 스왑 방법

판다스 멀티 인덱스 컬럼을 정렬하고 레벨 스왑하는 방법

보통 Pandas DataFrame을 다룰 때, 단일 레벨의 컬럼을 다루지만, 상황에 따라 다중 레벨로 이루어진 MultiIndex 컬럼을 다뤄야할 수도 있다. 이 때, sort_index()를 이용해 레벨 별로 컬럼의 순서를 정렬할 수 있고, swaplevel()을 이용해 레벨 간 컬럼의 위치를 서로 바꿀 수 있다.

라이브러리 임포트하기

실습에 사용할 Pandas와 NumPy를 임포트한다.

import numpy as np
import pandas as pd

튜플 컬럼 리스트 생성

멀티 인덱스 컬럼을 만들기 위해 다음과 같은 튜플 리스트를 만들어 준다. 레벨1은 영문 컬럼이 되고, 레벨2는 숫자 컬럼으로 만든다.

# 튜플 컬럼 리스트 생성
tuple_columns_list = [("A", "1"),
                      ("A", "2"),
                      ("A", "3"),
                      ("B", "1"),
                      ("B", "2"),
                      ("B", "3"),
                      ]
print(tuple_columns_list)

[('A', '1'), ('A', '2'), ('A', '3'), ('B', '1'), ('B', '2'), ('B', '3')]

멀티 인덱스 컬럼 생성

pandas의 MultiIndex.from_tuples() 메서드를 이용해 위에서 정의한 튜플 리스트를 멀티 인덱스 객체로 만든다.

# 멀티 인덱스 컬럼 생성
multi_index_columns = pd.MultiIndex.from_tuples(tuple_columns_list)
print(multi_index_columns)

MultiIndex([('A', '1'),
            ('A', '2'),
            ('A', '3'),
            ('B', '1'),
            ('B', '2'),
            ('B', '3')],
           )

넘파이 배열 생성

넘파이를 이용해 다음과 같이 데이터 프레임에 들어갈 샘플 데이터를 만든다.

# 넘파이 배열 생성
values = np.array([
    [200, 400, 800, 200, 400, 800],
    [300, 600, 1200, 300, 600, 1200],
])
print(values)

[[ 200  400  800  200  400  800]
 [ 300  600 1200  300  600 1200]]

판다스 데이터 프레임 생성

pandas의 DataFrame() 메서드를 이용해 위에서 정의한 멀티 인덱스를 컬럼으로 지정하고, 넘파이 배열을 값으로 지정하여 데이터 프레임을 생성한다.

# 판다스 데이터 프레임 생성
df = pd.DataFrame(data=values, columns=multi_index_columns)
df

	A			B
	1	2	3	1	2	3
0	200	400	800	200	400	800
1	300	600	1200	300	600	1200

멀티 인덱스 컬럼 정렬

데이터 프레임의 sort_index() 속성을 이용하면 멀티 인덱스 컬럼의 순서를 정렬할 수 있다. axis 옵션을 1로 지정하는 것은 컬럼의 순서를 바꾸겠다는 의미이다. 그리고 level 옵션은 정렬할 컬럼의 목록을 의미한다. 여기서는 인덱스로 0과 1을 입력하였는데, 이는 각각 0번째 인덱스(영문 컬럼)와 1번째 인덱스(숫자 컬럼)를 의미한다.

레벨1 내림차순, 레벨2 오름차순 정렬

ascending은 앞에서 지정한 level의 순서와 매핑이 되며, 아래와 같이 False, True로 설정된 경우 0번 인덱스는 내림차순, 1번 인덱스는 오름차순으로 정렬하게 된다.

# 멀티 인덱스 컬럼 정렬
df.sort_index(axis=1, level=[0, 1], ascending=[False, True])

	B			A
	1	2	3	1	2	3
0	200	400	800	200	400	800
1	300	600	1200	300	600	1200

레벨1 오름차순, 레벨2 내림차순 정렬

# 멀티 인덱스 컬럼 정렬
df.sort_index(axis=1, level=[0, 1], ascending=[True, False])

	A			B
	3	2	1	3	2	1
0	800	400	200	800	400	200
1	1200	600	300	1200	600	300

레벨1 내림차순, 레벨2 내림차순 정렬

# 멀티 인덱스 컬럼 정렬
df.sort_index(axis=1, level=[0, 1], ascending=[False, False])

	B			A
	3	2	1	3	2	1
0	800	400	200	800	400	200
1	1200	600	300	1200	600	300

멀티 인덱스 레벨 간 위치 변경

멀티 인덱스 컬럼의 레벨 내 순서를 정렬하는 것 외에도 레벨 간 순서를 변경하는 것도 가능하다. 데이터 프레임의 swaplevel() 속성을 이용하면 되는데, 이 때, 서로 위치를 변경할 인덱스들(0, 1)를 입력하고, axis 옵션을 1로 설정하면 된다.

레벨1과 레벨2 스왑

아래와 같이 명령을 실행하면 영문 컬럼과 숫자 컬럼의 위치가 서로 바뀐 것을 알 수 있다.

df2 = df.swaplevel(0,1,axis=1)
df2

	1	2	3	1	2	3
	A	A	A	B	B	B
0	200	400	800	200	400	800
1	300	600	1200	300	600	1200

응용

위에서 살펴본 방법들을 응용하면 다음과 같이 멀티 인덱스 컬럼의 레벨 간 위치 변경 후 레벨 내 순서를 정렬할 수 있다.

df2.sort_index(axis=1, level=[0,1], ascending=[True,True])

	1		2		3
	A	B	A	B	A	B
0	200	200	400	400	800	800
1	300	300	600	600	1200	1200