Pandas에서 특정 열의 첫 번째 행 값 가져오기
loc 인덱서 사용:
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 'A' 열의 첫 번째 행 값 가져오기
first_value = df.loc[0, 'A']
print(first_value) # 결과: 1
# 'A' 열의 첫 번째 행 값 가져오기
first_value = df.iloc[0, 0]
print(first_value) # 결과: 1
.iat 속성 사용:
# 'A' 열의 첫 번째 행 값 가져오기
first_value = df.iat[0, 0]
print(first_value) # 결과: 1
# 'A' 열 이름을 사용하여 첫 번째 행 값 가져오기
first_value = df.at[0, 'A']
print(first_value) # 결과: 1
설명:
loc
인덱서는 행 레이블과 열 이름을 사용하여 값을 가져옵니다.iloc
인덱서는 행 및 열의 위치를 기반으로 값을 가져옵니다..iat
속성은 행 및 열의 위치를 사용하여 값을 가져옵니다.
주의:
- 위의 예시에서는 첫 번째 행의 인덱스가 0이라고 가정했습니다. 실제 데이터프레임에서는 인덱스가 다를 수 있으므로 주의해야 합니다.
loc
및iloc
인덱서는 행 또는 열을 선택하는 데 유용한 반면.iat
및.at
속성은 특정 값에 직접 액세스하는 데 유용합니다.
추가 정보
예제 코드: 특정 열의 첫 번째 행 값 가져오기
loc 인덱서 사용
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'A' 열의 첫 번째 행 값 가져오기
first_value = df.loc[0, 'A']
print(first_value) # 출력: 1
iloc 인덱서 사용
# 'A' 열의 첫 번째 행 값 가져오기
first_value = df.iloc[0, 0]
print(first_value) # 출력: 1
.iat 속성 사용
# 'A' 열의 첫 번째 행 값 가져오기
first_value = df.iat[0, 0]
print(first_value) # 출력: 1
.at 속성 사용
# 'A' 열 이름을 사용하여 첫 번째 행 값 가져오기
first_value = df.at[0, 'A']
print(first_value) # 출력: 1
- 모든 예제에서
data
라는 딕셔너리를 사용하여 데이터프레임을 만듭니다. 딕셔너리에는 'A', 'B', 'C'라는 세 개의 키가 있으며 각 키는 값으로 숫자 리스트를 가지고 있습니다. loc
인덱서는 첫 번째 행의 인덱스가 0이고 'A' 열 이름을 사용하여 첫 번째 행의 'A' 열 값을 가져옵니다.
참고:
- 이 예제는 Pandas 1.0.0 이상을 사용하는 경우를 가정합니다. 이전 버전에서는 일부 기능 이름이나 구문이 다를 수 있습니다.
- 데이터프레임의 인덱스가 0이 아닌 경우 첫 번째 행 값을 가져오려면 인덱스 값을 코드에 적절하게 조정해야 합니다.
Pandas에서 특정 열의 첫 번째 행 값 가져오기: 대체 방법
head() 메서드 사용:
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'A' 열의 첫 번째 행 값 가져오기
first_value = df.head(1)['A'].values[0]
print(first_value) # 출력: 1
- 이 방법은
head()
메서드를 사용하여 데이터프레임의 처음 n개 행을 새로운 데이터프레임으로 반환합니다. - 그런 다음 원하는 열을 선택하고
.values
속성을 사용하여 값을 NumPy 배열로 변환합니다. - 마지막으로 배열의 첫 번째 요소를 인덱싱하여 첫 번째 행 값을 가져옵니다.
idxmin() 메서드 사용:
# 'A' 열의 첫 번째 값이 있는 행의 인덱스 가져오기
first_index = df['A'].idxmin()
# 첫 번째 행 값 가져오기
first_value = df.loc[first_index, 'A']
print(first_value) # 출력: 1
- 이 방법은
idxmin()
메서드를 사용하여 'A' 열에서 값이 가장 작은 행의 인덱스를 가져옵니다. - 그런 다음
loc
인덱서를 사용하여 해당 인덱스의 'A' 열 값을 가져옵니다.
apply() 메서드 사용:
import numpy as np
# 'A' 열의 첫 번째 행 값 가져오기
first_value = df['A'].apply(lambda x: x.iloc[0]).values[0]
print(first_value) # 출력: 1
- 이 방법은
apply()
메서드를 사용하여 'A' 열의 각 요소에 익명 함수를 적용합니다. - 익명 함수는
iloc[0]
을 사용하여 각 요소의 첫 번째 값을 반환합니다. .values
속성을 사용하여 결과를 NumPy 배열로 변환하고 첫 번째 요소를 인덱싱하여 첫 번째 행 값을 가져옵니다.
- 위의 대체 방법들은 일반적으로 기본적인
loc
인덱서,iloc
인덱서,.iat
속성 또는.at
속성을 사용하는 것보다 느릴 수 있습니다. - 코드 가독성을 위해 사용하는 것이 더 적합한 경우가 있을 수 있습니다.
python pandas indexing