Pandas에서 데이터프레임의 처음 세 행 삭제하기
2024-07-27
라이브러리 불러오기:
먼저, pandas 라이브러리를 불러와야 합니다.
import pandas as pd
데이터 준비:
예제를 위해 작은 데이터프레임을 만들겠습니다.
data = {'번호': [1, 2, 3, 4, 5], '이름': ['철수', '영희', '민수', '현수', '동수'], '나이': [20, 25, 30, 35, 40]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
번호 이름 나이
0 1 철수 20
1 2 영희 25
2 3 민수 30
3 4 현수 35
4 5 동수 40
처음 세 행 삭제하기:
drop() 함수를 사용하여 처음 세 행을 삭제합니다.
df_new = df.drop(range(3)) # 인덱스 0, 1, 2를 삭제합니다.
print(df_new)
번호 이름 나이
3 4 현수 35
4 5 동수 40
행 인덱스 지정하기:
행 인덱스를 사용하여 삭제할 행을 명시적으로 지정할 수도 있습니다.
df_new = df.drop([0, 1, 2], axis=0) # axis=0은 행을 의미합니다.
print(df_new)
번호 이름 나이
3 4 현수 35
4 5 동수 40
조건을 사용하여 삭제하기:
특정 조건을 충족하는 행을 삭제하려면 where() 조건과 함께 drop() 함수를 사용할 수 있습니다.
예를 들어, 나이가 30세 미만인 행을 모두 삭제하려면 다음과 같이 코드를 작성합니다.
df_new = df.drop(where=df['나이'] < 30, axis=0)
print(df_new)
번호 이름 나이
2 3 민수 30
3 4 현수 35
4 5 동수 40
주의:
drop()함수는 기본적으로 원본 데이터프레임을 변경합니다. 원본 데이터프레임을 변경하지 않고 싶다면inplace=False매개변수를 사용하십시오.- 행 인덱스를 지정할 때는 주의해야 합니다. 만약 인덱스가 문자열이라면
[]대신.loc[]인덱서를 사용해야 합니다.
예제 코드: Pandas에서 데이터프레임의 처음 세 행 삭제하기
import pandas as pd
# 데이터 준비
data = {'번호': [1, 2, 3, 4, 5], '이름': ['철수', '영희', '민수', '현수', '동수'], '나이': [20, 25, 30, 35, 40]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# 방법 1: 행 인덱스 사용하여 처음 세 행 삭제
df_new = df.drop(range(3))
print(df_new)
# 방법 2: 행 인덱스 지정하여 처음 세 행 삭제
df_new = df.drop([0, 1, 2], axis=0)
print(df_new)
# 방법 3: 조건 사용하여 나이 30세 미만 행 삭제
df_new = df.drop(where=df['나이'] < 30, axis=0)
print(df_new)
- 위 코드는
pandas라이브러리를 사용하여 데이터프레임을 만들고, 처음 세 행을 다양한 방법으로 삭제하는 방법을 보여줍니다. - 방법 1:
drop()함수와range()함수를 사용하여 인덱스 0, 1, 2를 지정하여 처음 세 행을 삭제합니다. - 방법 2:
drop()함수와 리스트[0, 1, 2]를 사용하여 행 인덱스를 명시적으로 지정하여 처음 세 행을 삭제합니다. - 방법 3:
drop()함수와where조건을 사용하여나이열의 값이 30세 미만인 행을 모두 삭제합니다.
추가 예제:
- 특정 열 값을 기준으로 행 삭제:
df_new = df.drop(df[df['이름'] == '민수'].index, axis=0)
print(df_new)
- 결측치가 있는 행 삭제:
df_new = df.dropna()
print(df_new)
Pandas에서 데이터프레임의 처음 세 행 삭제: 대체 방법
iloc 슬라이싱 사용:
iloc 인덱서를 사용하여 원하는 행을 직접 슬라이싱하는 방법입니다.
df_new = df.iloc[3:] # 3번째 행부터 마지막 행까지 슬라이싱합니다.
print(df_new)
tail() 함수 사용:
tail() 함수를 사용하여 마지막 n개 행만 추출하는 방법입니다. 이 경우 n을 3으로 설정하면 처음 세 행을 제외한 나머지 행을 선택하게 됩니다.
df_new = df.tail(len(df) - 3) # 전체 행 개수에서 3을 뺀 개수만큼 마지막 행 추출합니다.
print(df_new)
assign() 함수와 새로운 데이터프레임 생성:
새로운 데이터프레임을 생성하여 원하는 행만 포함하도록 하는 방법입니다.
df_new = df.assign(번호=df.번호[3:], 이름=df.이름[3:], 나이=df.나이[3:])
print(df_new)
리스트 구조 활용:
처음 세 행을 제외한 나머지 행들을 리스트에 담아 새로운 데이터프레임을 만드는 방법입니다.
rows_to_keep = df.index[3:] # 처음 3개 행을 제외한 행 인덱스 리스트
df_new = df.loc[rows_to_keep]
print(df_new)
주의 사항:
- 위 방법들은 모두 기본적인
drop()함수보다 간결하거나 효율적인 상황이 존재하지만, 상황에 따라 적합하지 않을 수 있습니다. - 데이터프레임의 크기가 크거나 특정 조건을 기반으로 행을 삭제해야 하는 경우
drop()함수를 사용하는 것이 더 유연하고 명확할 수 있습니다. - 코드 작성 시 원본 데이터프레임 변경 여부를 주의해야 합니다.
inplace=False매개변수를 사용하여 원본 데이터프레임을 변경하지 않도록 설정하는 것이 좋습니다.
python pandas
