Python Pandas – Index 객체의 고유 값 개수를 오름차순으로 정렬된 Series로 반환하기

Pandas의 index.value_counts() 메서드에 ascending 매개변수를 True로 설정하면, Index 객체에 포함된 고유 값들의 개수를 오름차순으로 정렬한 Series를 반환할 수 있습니다.

필요한 라이브러리 불러오기

먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.

import pandas as pd

Pandas 인덱스 생성

예제에서 사용할 Pandas 인덱스를 생성합니다.

index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30])

생성한 Pandas 인덱스를 화면에 출력해 확인합니다.

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

고유 값 개수를 오름차순으로 세기

고유 값의 개수를 오름차순으로 정렬하여 출력합니다.

print("\n오름차순으로 정렬된 고유 값 개수...\n", index.value_counts(ascending=True))

전체 예제 코드

다음은 지금까지 설명한 내용을 모두 포함한 전체 코드입니다.

import pandas as pd

# Pandas 인덱스 생성
index = pd.Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30])

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

# 인덱스에 포함된 요소의 개수 반환
print("\n인덱스의 요소 개수...\n", index.size)

# 데이터의 dtype 반환
print("\ndtype 객체...\n", index.dtype)

# 고유 값 개수를 오름차순으로 정렬하여 출력
print("\n오름차순으로 정렬된 고유 값 개수...\n", index.value_counts(ascending=True))

실행 결과

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

Pandas Index...
Int64Index([50, 10, 70, 110, 90, 50, 110, 90, 30], dtype='int64')

인덱스의 요소 개수...
9

dtype 객체...
int64

오름차순으로 정렬된 고유 값 개수...
10    1
70    1
30    1
50    2
110   2
90    2
dtype: int64

결과 해석

출력 결과를 보면 10, 70, 30은 각각 한 번씩만 등장했고, 50, 110, 90은 두 번씩 등장한 것을 확인할 수 있습니다. ascending=True 옵션 덕분에 개수가 적은 순서(오름차순)대로 결과가 정렬되어 표시됩니다. 만약 내림차순으로 정렬하고 싶다면 ascending=False를 사용하거나 기본값(내림차순)을 그대로 사용하면 됩니다.