Data indexing

Data Indexing, Selection, Assigning

In [1]:

import pandas as pd

In [7]:

df = pd.read_csv("exercise_1.csv", index_col="번호")

Data를 분석하기 위해서는 필요한 데이터를 선택하고, 정제하는 과정이 필요하다.
DataFrame에서 필요한 데이터를 선택하는 방법을 알아보자.

Naive accessors

In [8]:

df.head()

Out[8]:

	국어	영어	수학	과학	국사
번호
0	95.0	50	80.0	84.0	90
1	80.0	74	62.0	77.0	92
2	95.0	94	96.0	97.0	99
3	80.0	60	NaN	75.0	77
4	75.0	95	85.0	74.0	64

기본적으로 pandas는 DataFrame의 column 명으로 데이터를 선택할 수 있다.

In [9]:

df.국어

Out[9]:

번호
0    95.0
1    80.0
2    95.0
3    80.0
4    75.0
5     NaN
6    60.0
7    75.0
8    77.0
9    79.0
Name: 국어, dtype: float64

df.column명 명령어을 통해 해당 column에 해당하는 값을 확인할 수 있다.

In [10]:

df["국어"]

Out[10]:

번호
0    95.0
1    80.0
2    95.0
3    80.0
4    75.0
5     NaN
6    60.0
7    75.0
8    77.0
9    79.0
Name: 국어, dtype: float64

df["column 명"] 명령어를 통해서도 해당 column의 값을 확인할 수 있다.

---

국어 column의 0번째 index 값은 다음과 같이 확인할 수 있다.

In [11]:

df["국어"][0]

Out[11]:

95.0

Indexing in pandas

Index-based selection

앞서 column을 기준으로 데이터를 selection을 하였고, 이제는 index를 기준으로 데이터를 selection 하는 법을 알아보겠다

In [13]:

df.iloc[0]

Out[13]:

국어    95.0
영어    50.0
수학    80.0
과학    84.0
국사    90.0
Name: 0, dtype: float64

이 명령어를 통해 0번째 index에 해당하는 번호 0의 값을 확인할 수 있다.

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df.iloc[idex, column] 으로 원하는 값을 selection 할 수 있다.

In [15]:

df.iloc[:, 0]

Out[15]:

번호
0    95.0
1    80.0
2    95.0
3    80.0
4    75.0
5     NaN
6    60.0
7    75.0
8    77.0
9    79.0
Name: 국어, dtype: float64

위 명령어를 보면 index는 : 를 통해 모든 index의 값을 선택하였고, 그 중에서 0번째 column 값, 즉 국어 값만 selection 하였다.

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In [16]:

df.iloc[:3, 0]

Out[16]:

번호
0    95.0
1    80.0
2    95.0
Name: 국어, dtype: float64

index는 :3을 통해 0 부터 2(3-1)까지를 선택하였고, 그 중에서 0번째 column 값, 즉 국어 값만 selection 하였다.

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In [18]:

df.iloc[[0,1,2], 0]

Out[18]:

번호
0    95.0
1    80.0
2    95.0
Name: 국어, dtype: float64

index를 0,1,2로 구체적으로 지정해 주고, 0번째 column 값을 선택하였다.

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Label-based selection

loc 명령어를 통해 index에 해당하는 숫자가 아닌 해당 index 혹은 column 명을 직접 지정하여 데이터를 선택할 수 있다.

In [20]:

df.loc[0, "국어"]

Out[20]:

95.0

위 명령어를 통해 0번 행의 "국어" 값을 확인할 수 있다.

In [23]:

df.loc[:, ["국어","영어", "수학"]]

Out[23]:

	국어	영어	수학
번호
0	95.0	50	80.0
1	80.0	74	62.0
2	95.0	94	96.0
3	80.0	60	NaN
4	75.0	95	85.0
5	NaN	55	66.0
6	60.0	75	85.0
7	75.0	85	95.0
8	77.0	74	75.0
9	79.0	77	95.0

이 명령어를 통해 모든 index 값의 국어, 영어, 수학 값을 선택할 수 있다.

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이 내용은 kaggle pandas tutorial 내용을 기반으로 제가 공부한 내용을 필기한 내용입니다.