파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석(2판): 영화 평점, 이름 통계, 선거 데이터 등 실사례 사용

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파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석(2판)

In

[

221

]:

frame

.

rank

(

axis

=

'

columns

')

Out

[

221

]:

a b c

0 2

.

0 3

.

0 1

.

0

1 1

.

0 3

.

0 2

.

0

2 2

.

0 1

.

0 3

.

0

3 2

.

0 3

.

0 1

.

0

표

5-6

순위의 동률을 처리하는 메서드

메서드 설명

'

average

'

기본값. 같은 값을 가지는 항목들의 평균값을 순위로 삼는다.

'

min

'

같은 값을 가지는 그룹을 낮은 순위로 매긴다.

'

max

'

같은 값을 가지는 그룹을 높은 순위로 매긴다.

'

first

'

데이터 내의 위치에 따라 순위를 매긴다.

'

dense

'

method

=

'

min

'

과 같지만 같은 그룹 내에서 모두 같은 순위를 적용하지 않고

1

씩 증가시킨다.

5.2.8

중복 색인

지금까지 살펴본 모든 예제는 축 이름(색인값 )이 유일한 경우밖에 없었다.

pandas

의 많은 함

수(

reindex

같은 )에서 색인값은 유일해야 하지만 의무적이지는 않다. 중복된 색인값을 가지

는

Series

객체를 살펴보자.

In

[

222

]:

obj

=

pd

.

Series

(

range

(

5

),

index

=

['

a

',

'

a

',

'

b

',

'

b

',

'

c

'])

In

[

223

]:

obj

Out

[

223

]:

a 0

a 1

b 2

b 3

c 4

dtype

:

int64

색인의

is

_

unique

속성은 해당 값이 유일한지 아닌지 알려준다.

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