pandas

조회

방법	설명	예시
for v in df['열']	한 열 값만 순차조회	for n in df['이름']:
for i,v in enumerate(df['열'])	인덱스 포함	enumerate(df['이름'])
for idx,row in df.iterrows()	행 단위 (키로 접근)	row['부서']
for row in df.itertuples()	행 단위 (속성 접근, 빠름)	row.이름

예제

헤더 추가

import pandas as pd

data = [
    ['김영환', '설계팀', 35],
    ['이지은', '품질팀', 29],
    ['박민수', '연구소', 41]
]

df = pd.DataFrame(data, columns=['이름', '부서', '나이'])
print(df)

특정 열 조회

import pandas as pd

data = {
    '이름': ['김영환', '이지은', '박민수'],
    '부서': ['설계팀', '품질팀', '연구소'],
    '나이': [35, 29, 41]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

     이름   부서   나이
0  김영환  설계팀   35
1  이지은  품질팀   29
2  박민수  연구소   41


# 이름 열 조회

# 특정 열(예: 이름) 순차 출력
for name in df['이름']:
    print(name)
    
# 인덱스 포함
for i, name in enumerate(df['이름']):
    print(i, name)

NaN or None 행 삭제

목적	코드	설명
None/NaN 있는 행 모두 삭제	df.dropna()	가장 일반적
특정 열 기준 삭제	df.dropna(subset=['열이름'])	지정한 열만 검사
모든 값이 None일 때만 삭제	df.dropna(how='all')	완전 빈 행만 제거
삭제 후 인덱스 리셋	df.reset_index(drop=True)	행번호 재정렬

## 전체 DataFrame에서 하나라도 None이 있는 행 삭제
df = df.dropna()


## 특정 열 기준으로만 None이 있을 때 삭제
## 예를 들어 '이름' 열이 비어 있는 행만 제거하고 싶다면 👇
df = df.dropna(subset=['이름'])


## 모든 값이 None인 행만 삭제
df = df.dropna(how='all')