[Pandas] 데이터 선택

 

 

 

 

 

 

✳️ iloc & loc

해당 내용을 따로 정리 했던 적이 있어서 링크 걸고 실습한거 정리!

https://se0ehe.tistory.com/106

[Pandas] .loc[ ] & .iloc[ ]

 

 

 

⭐ iloc

df = pd.DataFrame({
    'A' : [1,2,3,4,5],
    'B' : [10,20,30,40,50],
    'C' : [100,200,300,400,500]
})

df

• 원하는 행의 값을 확인

df.iloc[0] # 0번째 행에 대한 값들을 보여줘

0번째 인덱스에 해당하는 값들을 컬럼별로 출력시킬 수 있다.

 

• 범위 지정하여 값 확인

df.iloc[0:2] # 0번째 행부터 2개 행만 보여줘

0번째 행부터 보여주되, 행은 두개까지 표시하여 출력시킬 수 있다.

 

• 간격을 지정하여 확인

df.iloc[0:5:2] # 0번째 행부터 5개 행을 보여주는데 간격을 2씩 해서 보여줘

총 5개의 행이 있었는데 간격을 2하여 짝수번호의 인덱스를 가진 행들을 출력시킬 수 있다.

 

df.iloc[::2]

이 코드도 마찬가지로 전체의 행에서 간격이 2인 조건을 걸어 짝수번호의 행들을 출력시킨다.

 

• 행과 컬럼 인덱싱으로 값 찾기

df.iloc[0, 0] # 0번째 행, 0번째 열의 값을 보여줘

>>>> 1

df.iloc[0, 2] # 0번째 행, 2번째 열의 값을 보여줘

>>>> 100

 

• 인덱스와 슬라이싱을 이용한 범위 지정 후 값 찾기

df.iloc[0, :2]  # 0번째 행, 처음 컬럼부터 두번째 컬럼의 값을 보여줘

df.iloc[:3, 0]  # 행의 처음부터 3번재 행까지, 0번째 컬럼의 값을 보여줘

 

 

 

⭐ loc

df = pd.DataFrame({
    'A' : [1,2,3,4,5],
    'B' : [10,20,30,40,50],
    'C' : [100,200,300,400,500]
}, index=['ㄱ', 'ㄴ', 'ㄷ', 'ㄹ', 'ㅁ'])

df

•  컬럼명으로 인덱싱

df.loc[:, 'A'] # 모든 행, A 컬럼의 값을 보여줘

 

• 인덱스명과 컬럼명으로 찾기

df.loc['ㄴ', 'A'] # ㄴ행, A 컬럼에 대한 값을 찾아줘

>>>> 2

df.loc['ㄴ':, 'A'] # ㄴ행부터 끝까지, A에 대한 값들을 보여줘

df.loc['ㄴ':'ㄹ', 'A':'C'] # ㄴ부터 ㄹ 행, A부터 C 컬럼에 해당하는 값들을 보여줘

 

• 선택을 할 때 loc와 슬라이싱을 이용해서 하기

df['A']

이렇게 해서 컬럼의 값을 불러와도 되지만, loc를 써서 불러와도 된다.

df.loc[:, 'A']

 

 

df['A', 'B']

>>>> KeyError

시리즈에 해당되는 각 컬럼의 데이터들은 아래와 같이 데이터 프레임 형태로 불러와야한다.

 

df[['A', 'B']]

 

df[['B', 'A']] # 불러오는 순서도 변경 가능

 

df.loc['ㄱ':'ㄴ', ['A', 'C']]

슬라이싱을 통해서 선택을 할 수 있는데 여기서 원하는 컬럼에 대해서만 선택을 해올 수도 있다.