Pandas Series/DataFrame에서 정수 인덱스를 사용하여 행 선택하기
Pandas Series에서 정수 인덱스를 사용하여 행 선택하기
Pandas Series는 1차원 레이블이 지정된 배열이며, 각 레이블은 데이터 값과 연결됩니다. 정수 인덱스를 사용하여 Pandas Series에서 행을 선택하려면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.
1 iloc 사용하기
iloc 인덱서는 위치 기반 인덱싱을 제공하며, 정수를 사용하여 Series의 특정 위치에 있는 값을 선택할 수 있습니다.
import pandas as pd
# Create a Pandas Series
data = {'a': [1, 2, 3, 4, 5], 'b': [6, 7, 8, 9, 10]}
series = pd.Series(data)
# Select the 3rd row (index 2)
selected_row = series.iloc[2]
print(selected_row)
위 코드는 다음과 같은 결과를 출력합니다.
3
loc 인덱서는 레이블 기반 인덱싱을 제공하며, 레이블을 사용하여 Series의 특정 값을 선택할 수 있습니다. 정수 인덱스는 레이블로 간주되므로 loc를 사용하여 정수 인덱스를 기반으로 행을 선택할 수도 있습니다.
# Select the 3rd row (index 2)
selected_row = series.loc[2]
print(selected_row)
위 코드는 iloc 예제와 동일한 결과를 출력합니다.
Pandas DataFrame에서 정수 인덱스를 사용하여 행 선택하기
import pandas as pd
# Create a Pandas DataFrame
data = {'a': [1, 2, 3, 4, 5], 'b': [6, 7, 8, 9, 10], 'c': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
# Select the 3rd row (index 2)
selected_row = df.iloc[2]
print(selected_row)
a 3
b 9
c 13
Name: 2, dtype: int64
# Select the 3rd row (index 2)
selected_row = df.loc[2]
print(selected_row)
조건을 사용하여 행 선택하기
특정 조건을 충족하는 행만 선택하려면 Pandas에서 제공하는 Boolean 인덱싱 기능을 사용할 수 있습니다.
# Select rows where the value in column 'a' is greater than 3
selected_rows = df[df['a'] > 3]
print(selected_rows)
a b c
4 4 10 16
다양한 인덱싱 방법 결합하기
위에서 살펴본 인덱싱 방법들을 조합하여 원하는 행을 정확하게 선택할 수 있습니다.
Pandas Series/DataFrame에서 정수 인덱스를 사용하여 행 선택하기: 예제 코드
Pandas Series에서 정수 인덱스를 사용하여 행 선택하기
다음 코드는 Pandas Series에서 iloc 및 loc 인덱서를 사용하여 정수 인덱스를 기반으로 행을 선택하는 방법을 보여줍니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'a': [1, 2, 3, 4, 5], 'b': [6, 7, 8, 9, 10]}
series = pd.Series(data)
# iloc 사용하기
selected_row_iloc = series.iloc[2]
print(selected_row_iloc)
# loc 사용하기
selected_row_loc = series.loc[2]
print(selected_row_loc)
3
3
Pandas DataFrame에서 정수 인덱스를 사용하여 행 선택하기
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'a': [1, 2, 3, 4, 5], 'b': [6, 7, 8, 9, 10], 'c': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
# iloc 사용하기
selected_row_iloc = df.iloc[2]
print(selected_row_iloc)
# loc 사용하기
selected_row_loc = df.loc[2]
print(selected_row_loc)
a 3
b 9
c 13
Name: 2, dtype: int64
조건을 사용하여 행 선택하기
다음 코드는 특정 조건을 충족하는 행을 선택하는 방법을 보여줍니다. 이 예제에서는 a 열 값이 3보다 큰 행을 선택합니다.
selected_rows = df[df['a'] > 3]
print(selected_rows)
a b c
4 4 10 16
다양한 인덱싱 방법 결합하기
다양한 인덱싱 방법을 조합하여 특정 요구 사항에 맞는 행을 선택할 수 있습니다.
top_2_rows = df[df['a'] > 3].iloc[:2]
print(top_2_rows)
a b c
4 4 10 16
Pandas에서 행 선택을 위한 대체 방법
.ix 인덱싱 사용하기
.ix 인덱싱은 iloc과 loc의 기능을 모두 포함하는 이전 버전의 인덱싱 방법입니다.
# .ix 사용하여 3번째 행 선택
selected_row = df.ix[2]
print(selected_row)
.ix는 현재는 권장되지 않지만, 이전 코드를 다루거나 iloc과 loc의 차이점을 잘 모르는 경우 유용할 수 있습니다.
팬시 인덱싱은 리스트, 배열 또는 다른 Pandas 객체를 사용하여 행을 선택하는 강력한 방법입니다.
# 특정 값을 포함하는 행 선택
selected_rows = df[df['a'].isin([3, 4])]
print(selected_rows)
위 코드는 a 열 값이 3 또는 4인 행을 선택합니다.
불린 인덱싱은 조건을 사용하여 행을 선택하는 간단한 방법입니다.
# 특정 조건을 충족하는 행 선택
selected_rows = df[df['a'] > 3]
print(selected_rows)
query 함수 사용하기
query 함수는 SQL 문과 유사한 문자열을 사용하여 데이터를 조작하는 간편한 방법을 제공합니다.
# 특정 조건을 충족하는 행 선택
selected_rows = df.query("a > 3")
print(selected_rows)
반복문 사용하기
특정 기준에 따라 행을 선택해야 하는 경우, 반복문을 사용하는 방법도 있습니다.
selected_rows = []
for index, row in df.iterrows():
if row['a'] > 3:
selected_rows.append(row)
print(selected_rows)
위 코드는 a 열 값이 3보다 큰 행을 selected_rows 리스트에 저장합니다.
선택 방법 선택
어떤 방법을 사용할지는 상황에 따라 다릅니다.
- 빠르고 간단한 선택의 경우
iloc또는loc를 사용하는 것이 좋습니다. - 조건에 따라 선택하는 경우 팬시 인덱싱 또는 불린 인덱싱을 사용하는 것이 좋습니다.
- 복잡한 조작을 수행하는 경우
query함수를 사용하는 것이 좋습니다. - 코드 가독성이 중요한 경우 반복문을 사용하는 것이 좋습니다.
python pandas dataframe
