일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
Tags
- 이진탐색 증명
- binary search
- BERT
- Selection Sort
- 이진탐색
- ChatGPT 설명
- 선택정렬 증명
- Proof Selection Sort
- chatGPT
- haar matrix
- Binary Search Proof
- GPT-3
- 선택정렬
- Discrete Wavelet Transform
Archives
- Today
- Total
Just Do IT
07. Pandas 기초 - 데이터 선택(loc, iloc) 본문
본 포스팅은 유튜브 나도코딩님의 판다스 강의를 정리하여 만들었습니다.
https://www.youtube.com/watch?v=PjhlUzp_cU0
loc와 iloc
- loc
DataFrame Column의 label로 접근하는 방법이다. - iloc
DataFrame Column의 index로 접근하는 방법이다.
1. Data 준비
import pandas as pd
df = pd.read_excel('score.xlsx', index_col = '지원번호')
df
- 출력 결과
loc
df.loc[row label,col label]로 해당 데이터에 접근할 수 있다.
- row나 col의 label로 접근 할 수 있다.
df.loc['1번']
- 출력 결과
이름 채치수 학교 북산고 키 197 국어 90 영어 85 수학 100 과학 95 사회 85 SW특기 Python Name: 1번, dtype: object
- row와 col label로 접근 할 수 있다.
df.loc['1번','국어']
- 출력 결과
90
- 복수개의 row와 col은 list형태로 넣어주면 접근 할 수 있다.
df.loc[['1번','2번'],['영어','수학']]
- 출력 결과
iloc
loc와 비슷하나 index를 통해 접근 할 수 있다.
- 기본적으로 row에 접근한다.
df.iloc[0]
- 출력 결과
이름 채치수
학교 북산고
키 197
국어 90
영어 85
수학 100
과학 95
사회 85
SW특기 Python
Name: 1번, dtype: object`
- list 인덱싱 처럼 사용할 수도 있다.
df.iloc[0:5]
- 출력 결과
- row와 col index를 통해 데이터에 접근 할 수 있다.
df.iloc[0,1]
- 출력 결과
'북산고'
- index 리스트로 복수의 데이터에 접근할 수 있다.
df.iloc[[0,1],[3,4]]
- 출력 결과
'데이터사이언스-코딩 > Pandas' 카테고리의 다른 글
09. Pandas 기초 - 결측치 처리 (fillna, dropna) (0) | 2022.01.28 |
---|---|
08. Pandas 기초 - 데이터 선택(조건) (0) | 2022.01.28 |
06. Pandas 기초 - 데이터 선택 (0) | 2022.01.28 |
05. Pandas 기초 - 데이터 확인 (0) | 2022.01.27 |
04. Pandas 기초 - 파일 저장 및 열기 (read_csv, read_excel) (0) | 2022.01.27 |
Comments