[Pandas] Boolean indexing

 

 

 

 

 

 

 

✳️ Boolean indexing

• 특정 조건을 만족하는 데이터를 선택할 경우에 사용한다.
• 데이터를 필터링하거나 원하는 조건을 만족하는 행을 추출 가능
• 불리언 값을 가지는 조건식을 사용하여 데이터프레임을 인덱싱하는 방

 

 

df = pd.read_csv('pandas_practice/tips_data.csv')
df

 

• boolean indexing은 조건을 형성할 때 유용하다! 

 # 데이터 프레임을 불러올 때, [] 안에 조건을 넣으면 조건에 대해 참인 경우를 출력
df[df['sex'] == 'Male']

 

• 교집합 ( & )

df[(df['sex'] == 'Male') & (df['smoker'] == 'Yes')]

 

• 합집합 ( | )

df[(df['sex'] == 'Male') | (df['smoker'] == 'Yes')]

 

• 조건에 따른 특정 컬럼 필터링

df.loc[df['size'] > 3, :] # size 컬럼의 값이 3 초과인 조건을 만족한 모든 데이터를 보여줘

# size가 3 초과인 조건을 만족하는 tip부터 smorker 컬럼까지의 값을 보여줘
df.loc[df['size'] > 3, 'tip':'smoker']

 

• isin()을 활용한 필터링
  Series(시리즈)나 DataFrame(데이터프레임)의 값들 중에서 특정 값이나 리스트 안에 포함된 값들을 찾아내는 메소드 원하는 조건에 해당하는 데이터를 빠르게 필터링하거나 선택할 수 있음
  
  - 단일 값 포함 여부 확인

# size 컬럼에 값이 5를 포함하는 데이터를 보여줘
df[df['size'].isin([5])]

- 여러 값 포함 여부 확인

# size 컬럼의 값이 1 또는 2를 포함하는 데이터들을 보여줘
df[df['size'].isin([1, 2])]

 

# day 컬럼의 값이 Sun 또는 Sat을 포함하는 데이터를 보여줘
df[df['day'].isin(['Sun', 'Sat'])]

 

- 데이터프레임 전체에서의 사용

# 데이터프레임에서 size는 3을 포함하고 day는 Sat 또는 Sun을 포함하는 것을 보여줘
df.isin({'size' : [3], 'day' : ['Sat', 'Sun']})

 

• 조건을 여러개 지정하여 데이터를 확인할 때 - 변수를 지정해주면 좋아용

cond1 = df['size'] >= 3
cond2 = df['tip'] < 2

df[cond1 & cond2]

 

# 줄바꿈 표시는 '\' 이다! 유용하게 잘 쓰면서 행갈이를 해보자
c = (df['sex'] == 'Male') \
  & (df['tip'] > 3) \
  & (df['smoker'] == 'Yes') \
  & (df['total_bill'] >= 20) \
  & (df['size'] == 4)
  
 df[c]