필터링이란?

시리즈 or 데이터프레임의 데이터 중에서 특정 조건식을 만족하는 원소만 따로 추출하는 개념

1. 불린 인덱싱

• 시리즈 객체에 어떤 조건식 적용
  -> 각 원소에 대해 참/거짓 판별하여 불린값으로 구성된 시리즈를 반환

데이터프레임의 불린 인덱싱 : DataFrame 객체[불린 시리즈]

ex) 6.9_filter_boolean.py

import seaborn as sns

titanic = sns.load_dataset('titanic')

# 10<=나이<20 데이터 
mask = (titanic.age >= 10) & (titanic.age <20)
df_teenage = titanic.loc[mask,:]
print(df_teenage)

# 나이<10, 성별=여자 인데이터 
mask2 = (titanic.age<10) & (titanic.sex =='female')
df_female_under10 = titanic.loc[mask2,:]
print(df_female_under10)

# 나이<10 or 나이>=60인 데이터중에서 age,sex,alone 열만선택 
mask3 = (titanic.age<10) | (titanic.age >=60)
df_under10_morethan60 = titanic.loc[mask3,['age','sex','alone']]
print(df_under10_morethan60)

survived  pclass     sex   age  sibsp  parch      fare embarked   class    who  adult_male deck  embark_town alive  alone
9          1       2  female  14.0      1      0   30.0708        C  Second  child       False  NaN    Cherbourg   yes  False
14         0       3  female  14.0      0      0    7.8542        S   Third  child       False  NaN  Southampton    no   True
22         1       3  female  15.0      0      0    8.0292        Q   Third  child       False  NaN   Queenstown   yes   True
27         0       1    male  19.0      3      2  263.0000        S   First    man        True    C  Southampton    no  False
38         0       3  female  18.0      2      0   18.0000        S   Third  woman       False  NaN  Southampton    no  False
     survived  pclass     sex  age  sibsp  parch     fare embarked   class    who  adult_male deck  embark_town alive  alone
10          1       3  female  4.0      1      1  16.7000        S   Third  child       False    G  Southampton   yes  False
24          0       3  female  8.0      3      1  21.0750        S   Third  child       False  NaN  Southampton    no  False
43          1       2  female  3.0      1      2  41.5792        C  Second  child       False  NaN    Cherbourg   yes  False
58          1       2  female  5.0      1      2  27.7500        S  Second  child       False  NaN  Southampton   yes  False
119         0       3  female  2.0      4      2  31.2750        S   Third  child       False  NaN  Southampton    no  False
       age     sex  alone
7     2.00    male  False
10    4.00  female  False
16    2.00    male  False
24    8.00  female  False
33   66.00    male   True
..     ...     ...    ...
831   0.83    male  False
850   4.00    male  False
851  74.00    male   True
852   9.00  female  False
869   4.00    male  False

2. isin() 메소드 활용한 필터링

• 데이터프레임의 열에 isin() 메소드를 적용하면 특정 값을 가진 행들을 따로 추출할 수 있다.

isin()메소드를 활용한 필터링 : DataFrame의 열 객체.isin(추출 값의 리스트)

import pandas as pd
import seaborn as sns

titanic = sns.load_dataset('titanic')

# IPython 디스플레이 설정 변경 - 출력할 최대 열의 개수
pd.set_option('display.max_columns',10)

mask3 = titanic['sibsp'] == 3
mask4 = titanic['sibsp'] == 4
mask5 = titanic['sibsp'] == 5

df_boolean = titanic[mask3|mask4|mask5]
print(df_boolean.head())


# isin() 메소드 활용한 필터링
isin_filter = titanic['sibsp'].isin([3,4,5])

df_isin = titanic[isin_filter]
print(df_isin.head())