파이썬 dataframe 인덱싱하기

• dataframe을 인덱싱할때 loc과 iloc을 사용할 수 있다.

• 다음과 같은 데이터 프레임을 예시로 두 가지를 살펴보자.

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import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'age' :     [13,17,19,21,23],
    'class' : ['math','science','english','math','science'],
    'city' :    ['A','B','A','C','B'],
    'gender' :  [ 'M', 'F', 'F', 'M', 'M'],
})

print(df)
>>>
   age    class city gender
0   13     math    A      M
1   17  science    B      F
2   19  english    A      F
3   21     math    C      M
4   23  science    B      M

• loc을 사용하여 인덱싱하기

  • loc 인덱싱은 두 가지 사용법이 있다.

    1 2 3 4 5

    df.loc[행 인덱스값] or df.loc[행 인덱스값, 열 인덱스값]

  • 이를 이용해 둘째, 셋째 행만을 가져오면 다음과 같다.

    1 2 3 4 5 6 7

    ex1 = print(df.loc[1:2]) print(ex1) >>> age class city gender 1 17 science B F 2 19 english A F

  • boolean 시리즈를 행을 선택하는 인덱스값으로 사용할 수 있다.

  • 이를 이용하여 A 도시에 사는 행을 선택하면 다음과 같다.

    1 2 3 4 5 6 7

    ex2 = df.loc[df.city == 'A'] print(ex2) >>> age class city gender 0 13 math A M 2 19 english A F

  • 한 걸음 더 나가서 A 도시에 사는 사람들의 성별을 나타내는 시리즈를 알고 싶다.

  • 이럴때는 열 인덱스값을 추가해서 다음과 같이 얻어낼 수 있다.

    1 2 3 4 5 6

    ex3 = df.loc[df.city == 'A', 'gender'] print(ex3) >>> 0 M 2 F

  • 이렇게 열 인덱스값을 추가하여 다음과 같이 나이와 성별만을 갖는 두개의 행으로 datframe을 슬라이싱 할 수도 있다.

    1 2 3 4 5 6 7

    ex4 = df.loc[1:2,['age','gender']] print(ex4) >>> age gender 1 17 F 2 19 F

• iloc을 사용하여 인덱싱하기

  • iloc은 integer-location based indexing 로서 정수(integer)를 인덱스값으로 받는다는 점이 loc과의 차이점이다.

  • loc의 마지막 예제를 iloc을 통해 나타내면 다음과 같다.

    1 2 3 4 5 6 7

    ex5 = df.iloc[1:3,[0,3]] print(ex5) >>> age gender 1 17 F 2 19 F

  • ex4와 ex5의 코드를 살펴보면 단순히 정수값을 받는다는 점 이외에도 차이점이 있다.

  • loc 은 행 인덱스값을 1:2 까지로 나타내면 마지막 행까지 모두 포함한 결과를 내놓지만, iloc은 행 인덱스값의 마지막 행을 포함하지 않기 때문에 1:3 으로 나타내줬다.