[Pandas] 데이터 프레임에 Data accessing하기, loc, iloc, [대괄호]

데이터프레임에 Data accessing 해보자!¶

판다스 데이터 프레임에서, 데이터를 억세스하는 방법에는 3가지가 있다. 하나씩 해보자

컬럼의 값을 가져와보자. DataFrame[대괄호]¶

In [1]:

import pandas as pd

In [2]:

items = [{'bikes': 20, 'pants': 30, 'watches': 35}, 
          {'watches': 10, 'glasses': 50, 'bikes': 15, 'pants':5}]

In [4]:

df = pd.DataFrame(data = items, index = ['store1', 'store2'])

In [5]:

df

Out[5]:

	bikes	pants	watches	glasses
store1	20	30	35	NaN
store2	15	5	10	50.0

In [6]:

df['pants'] # 1차원이라 판다스 시리즈로 출력됨

Out[6]:

store1    30
store2     5
Name: pants, dtype: int64

In [7]:

df.pants    # 이렇게도 할 수 있지만 추천하지 않는다. 나중에 속성이랑 헷갈릴 수 있기 때문이다.

Out[7]:

store1    30
store2     5
Name: pants, dtype: int64

In [8]:

df[['pants', 'glasses']] # 여러개를 가져오고 싶으면 리스트에 넣어서 데이터 억세싱하면 된다.

Out[8]:

	pants	glasses
store1	30	NaN
store2	5	50.0

행과 열의 정보로, 데이터를 가져와 보자. loc[ ]¶

loc를 이용하면 사람용인 인덱스와 컬럼명으로 데이터 억세스를 할 수 있다.

loc의 대괄호 안에는 가져오고싶은 [ 행, 열 ] 의 이름을 넣어주면 된다. 즉 [ 인덱스, 컬럼명 ] 이다.

In [9]:

df

Out[9]:

	bikes	pants	watches	glasses
store1	20	30	35	NaN
store2	15	5	10	50.0

In [10]:

df.loc['store1', ]

Out[10]:

bikes      20.0
pants      30.0
watches    35.0
glasses     NaN
Name: store1, dtype: float64

In [11]:

df.loc['store1', 'pants']

Out[11]:

30

In [12]:

df.loc['store1', ['bikes', 'watches']] #여러개의 데이터가 필요할때는, 리스트에 넣는다.

Out[12]:

bikes      20.0
watches    35.0
Name: store1, dtype: float64

In [13]:

df.loc['store2', 'pants' : 'glasses']  #~부터 ~까지 를 콜론(:)으로 표시하여 데이터를 가져올 수 있다.

Out[13]:

pants       5.0
watches    10.0
glasses    50.0
Name: store2, dtype: float64

행과 열의 정보로, 데이터를 가져와 보자. iloc[ ]¶

이번에도 행과 열의 정보로 데이터를 가져올 것이다. 다만 다른것은 이번에 쓰이는 정보가

컴퓨터가 자동으로 매기는 인덱스인 것이다. 리스트에서 그렇듯이 컴퓨터는 0부터 자동으로 인덱스를 매긴다

리스트에서 인덱스를 가져왔던 것의 확장판이라고 생각해도 좋을듯하다.

In [14]:

df

Out[14]:

	bikes	pants	watches	glasses
store1	20	30	35	NaN
store2	15	5	10	50.0

In [16]:

df.iloc[0, 1]   # i는 인덱스의 약자이다

Out[16]:

30

In [17]:

df.iloc[ 0 , [0, 2] ]  # 여러개의 데이터가 필요할때는, 리스트에 넣는다.

Out[17]:

bikes      20.0
watches    35.0
Name: store1, dtype: float64

In [18]:

df.iloc[0, 1:3+1]  # 리스트처럼 끝 인덱스를 포함하지 않고 가져오기에 +1을 해서 가져와야한다.

Out[18]:

pants      30.0
watches    35.0
glasses     NaN
Name: store1, dtype: float64