수정하기 - 파이썬 pandas로 위계적 인덱싱을 만드는 절차는?

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<a href='https://sangseek.com/sangseeks/파이썬의/ko'>파이썬의</a> `pandas` 라이브러리를 사용하여 위계적 인덱싱(Hierarchical Indexing)을 만드는 절차는 다음과 같습니다. 위계적 인덱싱은 다차원 데이터를 다룰 수 있도록 해주는 기능으로, 데이터를 보다 체계적으로 구성하고 접근할 수 있게 해줍니다.           위계적 인덱싱 만드는 절차    1.   Pandas 라이브러리 임포트       우선 `pandas` 라이브러리를 임포트합니다.       ```python     import pandas as pd     ```    2.   데이터 준비       위계적 인덱싱을 위한 데이터를 준비합니다. 이 데이터는 리스트, 딕셔너리, 또는 다른 형태의 데이터일 수 있습니다.       ```python     data = {         'City': ['Seoul', 'Seoul', 'Busan', 'Busan'],         'Year': [2020, 2021, 2020, 2021],         'Population': [10000000, 10020000, 3400000, 3456000]     }     ```    3.   DataFrame 생성       준비한 데이터를 바탕으로 `DataFrame`을 생성합니다.       ```python     df = pd.DataFrame(data)     ```    4.   위계적 인덱스 설정       `set_index()` 메서드를 사용하여 하나 이상의 열을 인덱스로 설정하면서 위계적 인덱싱을 적용합니다.       ```python     df.set_index(['City', 'Year'], inplace=True)     ```    5.   결과 확인       위계적 인덱스가 적용된 `DataFrame`을 확인합니다.       ```python     print(df)     ```       출력 결과는 다음과 같습니다.       ```                 Population     City  Year                Busan 2020   3400000           2021   3456000     Seoul 2020  10000000           2021  10020000     ```           추가적인 작업  -   인덱스 이름 지정      인덱스 이름을 추가하여 인덱스를 더 잘 이해할 수 있도록 할 수 있습니다.      ```python    df.index.names = ['City', 'Year']    ```    -   인덱스 재설정      `reset_index()` 메서드를 사용하여 인덱스를 일반 열로 되돌릴 수 있습니다.      ```python    df_reset = df.reset_index()    ```    -   인덱스 슬라이싱      위계적 인덱싱의 경우, 특정 인덱스를 사용하여 데이터를 필터링할 수 있습니다.      ```python    seoul_data = df.loc['Seoul']    ```    이와 같은 절차를 통해 `pandas`에서 위계적 인덱싱을 쉽게 생성하고 여러 가지 방법으로 데이터를 조작할 수 있습니다.