Pandas dataframe을 반전하는 방법(예제 포함)

다음 기본 구문을 사용하여 Pandas DataFrame의 행을 반전할 수 있습니다.

 df_reversed = df[::-1]

DataFrame의 행을 반대로 바꾸고 인덱스 값을 재설정하려면 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

 df_reversed = df[::-1]. reset_index (drop= True )

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas DataFrame을 반전하는 방법

다양한 농구 선수에 대한 정보가 포함된 다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 가정합니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists
0 to 18 5
1 B 22 7
2 C 19 7
3 D 14 9
4 E 14 12
5 F 11 9
6 G 20 9
7:28 a.m. 4

다음 구문을 사용하여 DataFrame의 행을 반전할 수 있습니다.

 #create new DataFrame with rows reversed
df_reversed = df[::-1]

#view new DataFrame
print (df_reversed)

  team points assists
7:28 a.m. 4
6 G 20 9
5 F 11 9
4 E 14 12
3 D 14 9
2 C 19 7
1 B 22 7
0 to 18 5

DataFrame의 행 순서가 바뀌었습니다.

그러나 각 행에는 여전히 원래 인덱스 값이 포함되어 있습니다.

DataFrame의 행을 반대로 바꾸고 인덱스 값을 재설정하려면 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

 #create reversed DataFrame and reset index values
df_reversed = df[::-1]. reset_index (drop= True )

#view new DataFrame
print (df_reversed)

  team points assists
0:28 4
1 G 20 9
2 F 11 9
3 E 14 12
4 D 14 9
5 C 19 7
6 B 22 7
7 to 18 5

행 순서가 바뀌고 인덱스 값이 재설정되었으니 참고하세요.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 NaN 값이 있는 행을 선택하는 방법
팬더에서 기준을 충족하는 첫 번째 행을 찾는 방법
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