[pandas] DataFrame 원하는 row만 선택하기

 

 

 

 

DataFrame slicing

dataframe의 경우 기본적으로 [ ] 연산자가 column 선택에 이용.

하지만 slicing은 row 레벨로 지원.

 

 

앞서 column 가져오기에서 봤듯이

DataFrame [ ] 연산자 안에 인덱스를 넣으면 key error가 뜬다.

2020/02/17 - [AI/데이터분석] - [pandas] DataFrame 원하는 column만 선택하기

 

그러나 slicing을 이용하면 원하는 row들을 가져올 수 있다.

 

 

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row 선택하기

Series의 경우 [ ]로 row 선택이 가능하나,

DataFrame의 경우는 [ ] 는 기본적으로 column을 선택하도록 설계되어 있음.

 

.loc, .iloc 로 row 선택이 가능하다.

loc : 인덱스 자체를 사용

iloc : 0 based index로 사용.

이 두 함수는 , 를 사용하여 column 선택도 가능하다.

 

데이터의 총 개수가 891개인 것을 확인하고 인덱스를 바꿔주자.

 

마지막 데이터가 990 인덱스로 끝나는 것을 확인할 수 있다.

 

 

 

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loc

여러개를 가져오고 싶을 때는 역시 리스트를 사용하여 넣어주면 된다.

 

 

 

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iloc

데이터는 100 인덱스부터 시작하기 때문에 iloc[0]과 loc[100]은 동일한 결과를 보인다.

 

때문에 어떤 인덱스를 가지는 가와 관계없이 순서대로 가져오고 싶은 경우는

iloc 을 쓰면 된다. 

 

 

리스트를 사용하여 여러개 가져오는 것도 가능하다.

 

 

 

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row, column 동시에 선택하기

loc, iloc 속성을 이용할 때, 콤마를 이용하여 둘 다 명시 가능.

 

loc

 

iloc

iloc에 loc와 같은 방식으로 넣었더니 에러가 발생한다.

이는 iloc는 컬럼 또한 0 based index로 줘야하기 때문이다.

 

Survived 를 0으로 시작하여 순서대로 넣어주면 loc와 같은 컬럼 결과를 얻어낼 수 있다.

 

 

 

 

 

위 내용은 fastcampus 강의 내용을 정리한 것입니다.