■ DataFrame 클래스의 reset_index 메소드에서 level 인자를 사용해 모든 수준의 인덱스를 열로 변환하는 방법을 보여준다.
▶ main.py
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import pandas as pd dataFrame1 = pd.read_csv("air_quality_no2_long.csv", parse_dates = True) dataFrame2 = dataFrame1[["date.utc", "location","parameter", "value"]] dataFrame3 = pd.read_csv("air_quality_pm25_long.csv",parse_dates = True) dataFrame4 = dataFrame3[["date.utc", "location","parameter", "value"]] dataFrame5 = pd.concat([dataFrame2, dataFrame4], keys = ["NO2", "PM25"]) dataFrame6 = dataFrame5.reset_index(level = 0) print(dataFrame6.head()) """ level_0 date.utc location parameter value 0 NO2 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 1 NO2 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 2 NO2 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 3 NO2 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 4 NO2 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 """ |
▶ requirements.txt
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numpy==2.1.2 pandas==2.2.3 python-dateutil==2.9.0.post0 pytz==2024.2 six==1.16.0 tzdata==2024.2 |
※ pip install pandas 명령을 실행했다.
air_quality_no2_long.csv
air_quality_pm25_long.csv