Python 튜토리얼

Pandas는 데이터 분석 및 조작을위한 Python의 강력한 라이브러리입니다.

가장 중요한 인덱싱 방법 중 두 가지는 .iloc 및 .loc으로, Pandas 데이터 프레임에서 데이터를 색인화하고 추출 할 수 있습니다.

다음은 두 가지 방법에 대한 간단한 설명입니다.

.iloc

정수 기반 위치를 사용하여 데이터 프레임을 색인하는 데 사용됩니다.

레이블 (들) 또는 부울 배열로 행과 열에 액세스하는 데 사용됩니다. .iloc을 사용하기위한 구문은 df.iloc [row_indexer, column_indexer]입니다.

.loc

레이블 기반 위치를 사용하여 데이터 프레임을 색인하는 데 사용됩니다.

라벨 또는 부울 배열로 행과 열에 액세스하는 데 사용됩니다.

.loc을 사용하기위한 구문은 다음과 같습니다. df.loc [row_indexer, column_indexer].

다음은 .iloc 및 .loc의 사용법을 보여주는 간단한 예입니다.

import pandas as pd

# Create a sample dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [10, 20, 30, 40],
                   'C': [100, 200, 300, 400]},
                  index=['a', 'b', 'c', 'd'])

# Using .iloc to index rows and columns
print(df.iloc[0, 0]) # Output: 1
print(df.iloc[:, 1]) # Output: 

# a    10
# b    20
# c    30
# d    40
# Name: B, dtype: int64

# Using .loc to index rows and columns
print(df.loc['a', 'A']) # Output: 1
print(df.loc[:, 'B']) # Output: 

# a    10
# b    20
# c    30
# d    40
# Name: B, dtype: int64

위 예에서는 먼저 인덱스 레이블 'a', 'b', 'c', 'd'가있는 샘플 데이터프레임 DF를 만듭니다.

그런 다음 .iloc을 사용하여 0 열 0에서 값을 추출합니다.

마찬가지로 .loc을 사용하여 값을 행 'a', 열 'A'에서 1이고 .loc [:, 'b']를 사용하여 'b'열의 모든 값을 추출합니다.

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