DataFrame 인덱싱

👩‍💼 DataFrame 인덱싱

• 인덱싱
  • DataFrame에서 원하는 부분을 선택하는 방법

• DataFrame에서 값 하나 받아오기
  • loc [row, column]
  • 없는 인덱스를 찾으면 에러가 난다

iphone_df.loc['iPhone 8', '메모리']
iphone_df.loc['iPhone 8', '가격']

'2GB'
에러

• row 한 줄 통째로 받아오기
  • : : 처음부터 끝까지 다 받아온다
  • column 부분 생략
  • Series: Pandas의 1차원 자료형

iphone_df.loc['iPhone X', :]
iphone_df.loc['iPhone X']
type(iphone_df.loc['iPhone X'])

pandas.core.series.Series

• column 한 줄 통째로 받아오기
  • :
  • loc, row 부분 생략

iphone_df.loc[:, 출시일]
iphone_df['출시일']
type(iphone_df['출시일'])

pandas.core.series.Series

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👩‍💼 DataFrame 인덱싱 2

• 여러 row 받아오기
  • 리스트로 인덱싱 한다
  • 2차원이므로 자료형은 DataFrame

iphone_df.loc[['iPhone X', 'iPhone 8']]
type(iphone_df.loc[['iPhone X', 'iPhone 8']])

pandas.core.frame.DataFrame

• 여러 column 받아오기

iphone_df[['Face ID', '출시일', '메모리']]

• 행 슬라이싱
  • 원하는 행들이 연속으로 있는 경우
  • Python의 리스트 슬라이싱과 동일한 원리

iphone_df.loc['iPhone 8':'iPhone XS']

• 열 슬라이싱
  • 행 슬라이싱에 비해 복잡
  • 맨 앞 : 생략하면 안 된다

iphone_df.loc[:, '메모리':'Face ID']

• 행열 슬라이싱
  • 앞에는 행, 뒤에는 열

iphone_df.loc['iPhone 7':'iPhone X', '메모리':'Face ID']

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👩‍💼 DataFrame 조건으로 인덱싱

• Boolean 리스트로 값 받아오기
  • 0,2,3,5번 인덱스로 필터링

iphone_df.loc[[True, False, True, True, False, True, False]]

• Boolean 리스트의 값이 행의 수보다 작다면
  • 나머지 행은 자동으로 False로 간주
  • Pandas 업데이트로 사라진 기능

• 열에도 적용 가능

iphone_df.loc[:, [True, False, False, True]]

• 조건으로 인덱싱 하기
  • 조건에 부합하면 True, 부합하지 않으면 False
  • 결과 자료형: pandas Series(1차원)
  • Python 리스트와 비슷한 효과

iphone_df['디스플레이'] > 5

iphone_df.loc[iphone_df['디스플레이']>5]

• 조건 여러 개 주기
  • and: &
  • or: |

(iphone_df['디스플레이'] > 5) & (iphone_df['Face ID'] == 'Yes')

condition = (iphone_df['디스플레이'] > 5) & (iphone_df['Face ID'] == 'Yes')
iphone_df[condition]

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👩‍💼 DataFrame 위치로 인덱싱하기

• iloc
  • 위치(행렬)로 인덱싱하는 법

iphon_df.iloc[2,4] # 2번 row, 4번 column

'No'

• 여러 값 동시에 받아오기
  • 행 리스트와 열 리스트

iphone_dfd.iloc[[1,3], [1,4]]

• 연속된 값 받아오기
  • 리스트 슬라이싱

iphone_df.iloc[3:, 1:4]

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👩‍💼 DataFrame 인덱싱 문법 정리

출처: CODEIT - 데이터 사이언스 입문