[Pandas] 판다스 불리언 인덱싱 | 데이터 추가하기

여러 개의 컬럼 동시에 가져오기

df[['A', 'B']]

df.loc[:,['B', 'C']]

불리언 인덱싱

데이터 불러오기

import seaborn as sns
data = sns.load_dataset('tips')
df = pd.DataFrame(data)

조건에 맞는 값 찾기

• 조건이 참이 경우만 가져옴

df[df['sex'] == 'Male']

여러 조건 적용하기

• AND 조건: df[(조건1) & (조건2)]

df[(df['sex'] == 'Male') & (df['smoker'] == 'Yes')]

: 흡연자인 남성 조회

• OR 조건: df[(조건1) | (조건2)]

df[(df['sex'] == 'Male') | (df['smoker'] == 'Yes')]

: 흡연자이거나 남성인 사람 조회

loc로 조건 적용하기

df.loc[df['size']>3, :]

: 조건이 맞는 행, 모든 열 조회

df.loc[df['size']>3, 'tip':'smoker']

: 조건이 맞는 행의 tip부터 smoker까지의 열 조회

df.loc[df['size']>3, ['tip','smoker', 'size']]

: 조건이 맞는 행의 특정 열 조회

isin()

df[df['size'].isin([1, 2])]

• size가 [1, 2]에 있는 행 조회

df[df['day'].isin(['Sat', 'Sun'])]

• day가 ['Sat', 'Sun']에 있는 행 조회

조건을 변수에 저장

조건이 하나

condition = df['tip'] < 2
df[condition]

조건이 두 개 이상

con1 = df['size'] >= 3
con2 = df['tip'] < 2
df[con1 & con2]
df[con1 | con2]

cond = ((df['sex'] == 'Male') & (df['tip'] > 3))
df[cond]

⭐️조건을 적용해 찾은 결과값이 pandas series일 때 값만 가져오는 방법

condition1 = (samsung_mean['year'] == 2020) & (samsung_mean['month'] == 3)
samsung_mean.loc[condition1, 'Close']

위 코드는 조건을 loc에 적용한 경우이고,

samsung_mean.loc[2, 'Close']

위 코드는 같은 loc를 사용했지만 조건이 아닌 행 값을 입력한 경우이다.

둘 다 loc를 이용하였음에도 위 코드의 결과는

14    50168.181818
Name: Close, dtype: float64

위처럼 pandas series로 반환이 되고, 아래 코드는 해당 위치의 스칼라값이 반환이 된다. 조건을 적용한 경우에도 아래 경우처럼 스칼라 값만 알고 싶다면

condition1 = (samsung_mean['year'] == 2020) & (samsung_mean['month'] == 3)
samsung_mean.loc[condition1, 'Close'].item()

위 코드처럼 .item()을 붙여주면 된다.

데이터 추가하기

df['created_at'] = '2024-01-04'

list로 새 컬럼에 여러 값 추가하기

df['KFC'] = [50, 10, 30]

날짜 데이터로 바꿔주기

df['created_at'].dtype

결과: dtype('O') -> 오브젝트 타입

df['created_at'] = pd.to_datetime(df['created_at'])

결과: datetime64[ns]로 변경됨

데이터끼리 연산하기

df['revenue'] = df['total_bill'] + df['tip']