[python] pandas indexing : loc, iloc

사용할 때면 헷갈리는 pandas indexing을 정리해보자.

df.iloc[]

• integer location의 약자.
• dataframe 행, 열 위치를 integer값으로 indexing한다.

예시)

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'col0' : [1, 2, 3],
    				 'col1' : [10, 20, 30],
                     'col2' : [100, 200, 300]})
data

-> 행만 추출

data.iloc[0] #series

data.iloc[0:1] #dataframe

-> 열만 추출

data.iloc[:,1] #series

data.iloc[:, 0:2] #dataframe

-> 행, 열 추출

data.iloc[1, 0:2]

data.iloc[1:2, 0:2]

df.loc[]

• location의 약자.
• dataframe의 위치를 label, boolean값으로 indexing한다.

예시)

-> 행만 추출
이 샘플 데이터에서는 결과는 똑같지만 data.iloc[1] 과는 다르게 data.loc[1]은 행 이름이 1인 행을 리턴한다.

data.loc[1] #series

data.iloc[1:2]은 index 번호로 indexing하기 때문에 1행만 리턴되는 반면에 data.loc[1:2]는 행 이름으로 indexing하기 때문에 1행과 2행이 리턴되는 것을 알 수 있다.

data.loc[1:2] #dataframe

-> 열만 추출

data.loc[:, 'col1'] #series

data.loc[:,['col0']] #dataframe

-> 행, 열 추출

data.loc[2,['col0']] #series

data.loc[1:2,'col0':'col1']

velog도 사진 정렬이 가능하면 좋겠다...