Python Pandas – Index 객체의 고유한 값 개수를 담은 Series 반환하기

Pandas에서 Index 객체에 포함된 고유한 값들의 개수를 담은 Series를 반환하려면 index.value_counts() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 인덱스에 있는 각 고유 값이 몇 번 등장하는지 계산해 주며, 기본적으로 개수가 많은 순서대로(내림차순) 정렬된 결과를 반환합니다.

기본 사용 방법

먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.

import pandas as pd

Pandas 인덱스를 생성합니다.

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

생성한 Pandas 인덱스를 출력합니다.

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

고유한 값의 개수를 확인합니다.

print("\nGet the count of unique values...\n", index.value_counts())

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)

# 인덱스의 요소 개수 반환
print("\nNumber of elements in the index...\n", index.size)

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

# 고유한 값의 개수 확인
print("\nGet the count of unique values...\n", index.value_counts())

실행 결과

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

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

Number of elements in the index...
9

The dtype object...
int64

Get the count of unique values...
50   2
110  2
90   2
10   1
70   1
30   1
dtype: int64

결과 해석

출력 결과를 보면 50, 110, 90은 각각 2번씩 나타나며, 10, 70, 30은 각각 1번씩 나타나는 것을 확인할 수 있습니다. 이처럼 value_counts() 메서드를 활용하면 인덱스 데이터의 빈도 분포를 손쉽게 파악할 수 있어, 데이터 분석 시 중복 값 검토나 빈도 기반 정렬 작업에 유용하게 활용됩니다.