Python Pandas에서 열 이름으로 열 인덱스 가져오기
Python Pandas에서 열 이름으로 열 인덱스 가져오기
DataFrame.loc[] 사용:
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 열 이름으로 열 인덱스 가져오기
column_index = df.loc[:, 'B']
print(column_index)
결과:
0 4
1 5
2 6
Name: B, dtype: int64
설명:
df.loc[]
는 행 및 열을 기반으로 데이터프레임의 일부를 선택하는 데 사용됩니다.:
는 모든 행을 선택합니다.'B'
는 'B' 열을 선택합니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 열 이름으로 열 인덱스 가져오기
column_index = df.get_loc('B')
print(column_index)
[0, 1, 2]
df.get_loc()
는 특정 값의 위치를 반환합니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 열 이름으로 열 인덱스 가져오기
column_index = df.columns.get_loc('B')
print(column_index)
1
df.columns
는 데이터프레임의 열 목록을 Series로 반환합니다.get_loc()
는 Series에서 특정 값의 위치를 반환합니다.
idxmax() 사용:
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 열 이름으로 열 인덱스 가져오기
column_index = df.columns.get_loc('B')
print(column_index)
1
주의:
- 열 이름이 문자열이 아닌 경우 위의 방법을 사용할 수 없습니다.
- 열 이름이 고유하지 않은 경우 예상치 못한 결과가 발생할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [30, 25, 22, 27],
'city': ['New York', 'Chicago', 'Boston', 'San Francisco']}
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(data)
# 다양한 방법으로 열 인덱스 가져오기
print("1. DataFrame.loc[] 사용:")
column_index1 = df.loc[:, 'age']
print(column_index1)
print("\n2. DataFrame.get_loc() 사용:")
column_index2 = df.get_loc('city')
print(column_index2)
print("\n3. DataFrame.columns.get_loc() 사용:")
column_index3 = df.columns.get_loc('name')
print(column_index3)
print("\n4. Series.idxmax() 사용:")
column_index4 = df['age'].idxmax()
print(column_index4)
- 위 코드는 'name', 'age', 'city'라는 세 개의 열을 가진 데이터프레임을 만듭니다.
DataFrame.loc[]
,DataFrame.get_loc()
,DataFrame.columns.get_loc()
,Series.idxmax()
를 사용하여 열 이름으로 열 인덱스를 가져오는 방법을 보여줍니다.- 각 방법은 동일한 결과를 반환합니다.
1. DataFrame.loc[] 사용:
age
0 30
1 25
2 22
3 27
2. DataFrame.get_loc() 사용:
[0, 1, 2, 3]
3. DataFrame.columns.get_loc() 사용:
0
4. Series.idxmax() 사용:
3
추가 정보:
- 위 코드는 기본적인 예시이며, 실제 상황에서는 더 복잡한 데이터프레임을 다룰 수 있습니다.
- 다양한 방법을 사용하여 열 인덱스를 가져올 수 있으며, 상황에 따라 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
- Pandas 공식 문서에서 DataFrame 및 Series 객체의 다양한 메서드에 대한 자세한 내용을 참조하십시오.
Python Pandas에서 열 이름으로 열 인덱스 가져오기: 대체 방법
iat 사용:
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [30, 25, 22, 27],
'city': ['New York', 'Chicago', 'Boston', 'San Francisco']}
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(data)
# 열 이름으로 열 인덱스 가져오기
column_index = df.iat[0, df.columns.get_loc('age')]
print(column_index)
df.iat[0, df.columns.get_loc('age')]
는 첫 번째 행('0')의 'age' 열(열 인덱스는df.columns.get_loc('age')
로 계산됨)에 있는 값을 가져옵니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [30, 25, 22, 27],
'city': ['New York', 'Chicago', 'Boston', 'San Francisco']}
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(data)
# 열 이름으로 열 인덱스 가져오기
column_index = df.at[0, 'age']
print(column_index)
df.at[0, 'age']
는 첫 번째 행('0')의 'age' 열에 있는 값을 가져옵니다.
iloc 사용:
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [30, 25, 22, 27],
'city': ['New York', 'Chicago', 'Boston', 'San Francisco']}
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(data)
# 열 이름으로 열 인덱스 가져오기
column_index = df.iloc[0, df.columns.get_loc('age')]
print(column_index)
주의 사항:
iat
및at
는 정수 기반 인덱싱을 사용하는 반면loc
및iloc
는 레이블 기반 인덱싱을 사용합니다. 데이터프레임의 인덱스가 정수인 경우iat
및at
를 사용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.
python pandas dataframe