인덕서 (Indexer)

인덱서(Indexer)는 데이터 구조에서 데이터를 선택(조작)하기 위한 인터페이스를 제공하는 객체이다.
판다스에서 주로 사용되는 인덱서에는 loc 및 iloc이 있다.

✅ 인덱스 (Indexer) vs 인덕서 (Indexer)

인덱스(Index)는 데이터 구조에서 행이나 열에 대한 레이블을 저장하는 객체로 데이터에 접근하고 행 또는 열을 고유하게 식별하는 데 사용된다.

인덱스와 인덕서의 개념 차이는 사용 방법과 이유에 따라 조금 틀려진다. 인덱스는 데이터에 대한 레이블을 저장하고 접근하는 객체이며, 인덱서는 데이터를 선택하고 조작하는 데 사용되는 인터페이스입니다.

---

인덱싱(Indexing)

인덱싱(Indexing)은 데이터 구조에서 특정 데이터를 선택하거나 접근하는 것을 말한다.

인덱싱은 일반적으로 행이나 열의 위치나 레이블을 사용하여 데이터를 선택(조작)하는 작업을 의미한다. 데이터프레임에서 특정 열이나 행을 선택하거나, 시리즈에서 특정 위치에 있는 값을 가져오는 것을 인덱싱이라 부른다.

---

인덱서의 종류

인덱스 값을 활용하여 특정 인덱스에 해당하는 값을 추출할 수 있다.

인덱스의 값이 라벨(문자타입)인 경우 .loc[ ]와 .at[ ]를 사용하며, 인덱스 값이 정수인 경우 .iloc[ ]와 .iat[ ]를 사용한다.

[ ]

Bracket Indexing
라벨(인덱스 이름) 혹은 인덱스의 번호를 사용하여 데이터에 접근하는 방법

.loc[ ]

Label-Based Indexing
라벨(인덱스 이름)을 사용하여 데이터에 접근

.iloc[ ]

Integer-Based Indexing
인덱스의 번호를 사용하여 데이터에 접근

.at[ ]

Fast Label-Based Indexing
.loc[]와 유사한 기능을 가지고 있지만, 스칼라(Scalar) 값을 가져오는데 있어 최적화된 방법

.iat[ ]

Fast Integer-Based Indexing
.iloc[]와 유사한 기능을 가지고 있지만, 스칼라(Scalar) 값을 가져오는데 있어 최적화된 방법

---

불리언(Boolean) 인덱싱

참 또는 거짓 값을 가지는 조건을 활용하여 데이터를 선택(조작) 하는 방법으로 다양한 조건문과 속성, 메서드 등을 활용하여 특정 데이터에 접근할 수 있다.

아래 판다스 공식 사이트에 들어가면 다양한 방법의 인덱싱 방법을 확인 할 수 있다.
Pandas Indexing User Guide