Python Pandas – index.ndim으로 기본 데이터의 차원 수 확인하기

Pandas Index 객체의 기본 데이터가 몇 차원인지 확인하려면 index.ndim 속성을 사용하면 됩니다. 이 속성은 인덱스에 저장된 데이터의 차원 수를 정수로 반환합니다.

필수 라이브러리 가져오기

먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.

import pandas as pd

인덱스 생성하기

정수 값들로 구성된 인덱스를 생성합니다.

index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55])

인덱스 출력하기

생성된 인덱스를 화면에 표시합니다.

print("Pandas Index...\n", index)

데이터의 차원 확인하기

ndim 속성을 사용해 데이터의 차원 수를 반환받습니다.

print("\nReturn the dimensions...\n", index.ndim)

전체 예제 코드

아래는 위 과정을 모두 포함한 전체 예제입니다. 참고로 values, shape, nbytes 등 다른 유용한 속성들도 함께 확인할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 인덱스 생성
index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55])

# 인덱스 출력
print("Pandas Index...\n", index)

# Index의 데이터를 나타내는 배열 반환
print("\nArray...\n", index.values)

# 기본 데이터의 형태(shape)를 튜플로 반환
print("\nA tuple of the shape of underlying data...\n", index.shape)

# 데이터가 차지하는 바이트 수 확인
print("\nReturn the bytes...\n", index.nbytes)

# 데이터의 차원 수 확인
print("\nReturn the dimensions...\n", index.ndim)

실행 결과

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

Pandas Index...
Int64Index([15, 25, 35, 45, 55], dtype='int64')

Array...
[15 25 35 45 55]

A tuple of the shape of underlying data...
(5,)

Return the bytes...
40

Return the dimensions...
1

결과 해석

Pandas의 Index는 1차원 배열 구조이므로 ndim 속성은 항상 1을 반환합니다. 또한 요소가 5개인 int64 타입 데이터이므로 각 요소가 8바이트를 차지해 총 40바이트(nbytes)가 되는 것을 확인할 수 있습니다. shape 속성 역시 5개의 요소를 가진 1차원 구조임을 나타내는 (5,) 튜플을 반환합니다.