pandas.dataFrame.loc 와.iloc 용법 상세 설명

.loc[]와.iloc[]용법 상세 설명
목차

  pandas.DataFrame.loc

  pandas.DataFrame.iloc

주의 하 다.
.loc[]또는.iloc[]를 통 해 데 이 터 를 얻 을 때 주의해 야 할 것 은 [[ ]] 반환 값 은 DataFrame 이 고 [] 반환 값 은 pandas.core.series.Series 입 니 다.
①pandas.DataFrame.loc
.loc[]줄 이나 열의 탭 이나 boolean 배열 을 통 해 DataFrame 의 줄 과 열 을 방문 하 는 데 사 용 됩 니 다.(값 을 얻 을 수 있 고 값 을 바 꿀 수 있다)구체 적 인 사용 방법 은 아래 에서 코드 를 통 해 이해 할 수 있다.

데이터 획득

업데이트 데이터

진급 튜 토리 얼(다 중 태그)

밤 을 들다
먼저 데이터 만 들 기(df)

>>> df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
...      index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
...      columns=['max_speed', 'shield'])
>>> df  
            max_speed  shield
cobra               1       2
viper               4       5
sidewinder          7       8

데이터 가 져 오기

줄 태그 에 따라 DataFrame

가 져 오기

>>> df.loc[['viper', 'sidewinder']]
            max_speed  shield
viper               4       5
sidewinder          7       8

줄 과 열 표 에 따라 값 을 얻 었 습 니 다(여기 서 numpy.int64)

>>> df.loc['cobra', 'shield']
2     

슬라이스 사용

>>> df.loc['cobra':'viper', 'max_speed']
cobra    1
viper    4
Name: max_speed, dtype: int64

주의 하 다.
이 곳 의 절편 은 일반적인 python 절편 과 달리 시작 과 끝 을 포함 합 니 다.

boolean 배열 에 따라 줄 가 져 오기(True 는 줄 가 져 오기,False 는 가 져 오지 않 음)

>>> df.loc[[False, False, True]]
            max_speed  shield
sidewinder          7       8

또는 반환 값 이 boolean 인 문 구 를 매개 변수

으로 사용 합 니 다.

>>> df.loc[df['shield'] > 6]
            max_speed  shield
sidewinder          7       8

도 lambda 키 워드 를 이용 할 수 있 습 니 다

>>> df.loc[lambda df: df['shield'] == 8]
            max_speed  shield
sidewinder          7       8

데이터 업데이트

전체 줄 의 값 을 설정 합 니 다

>>> df.loc['cobra'] = 10
>>> df
            max_speed  shield
cobra              10      10
viper               4      50
sidewinder          7      50

정렬 의 값 을 설정 합 니 다

>>> df.loc[:, 'max_speed'] = 30
>>> df
            max_speed  shield
cobra              30      10
viper              30      50
sidewinder         30      50

줄 과 열 에 따라 설정 치

>>> df.loc[['viper', 'sidewinder'], ['shield']] = 50
>>> df
            max_speed  shield
cobra               1       2
viper               4      50
sidewinder          7      50

진급 강좌(다 중 탭)
다 중 탭 DataFrame 만 들 기

>>> tuples = [
...    ('cobra', 'mark i'), ('cobra', 'mark ... ii'),
...    ('sidewinder', 'mark i'), ('sidewinder', 'mark ii'),
...    ('viper', 'mark ii'), ('viper', 'mark iii')
... ]
>>> index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples)
>>> values = [[12, 2], [0, 4], [10, 20],
...         [1, 4], [7, 1], [16, 36]]
>>> df = pd.DataFrame(values, columns=['max_speed', 'shield'], index=index)
>>> df
                     max_speed  shield
cobra      mark i           12       2
           mark ii           0       4
sidewinder mark i           10      20
           mark ii           1       4
viper      mark ii           7       1
           mark iii         16      36

단일 태그 획득

>>> df.loc['cobra']
         max_speed  shield
mark i          12       2
mark ii          0       4

다 중 태그 획득

>>> df.loc[('cobra', 'mark ii')]
max_speed    0
shield       4
Name: (cobra, mark ii), dtype: int64

절편 형식

>>> df.loc[('cobra', 'mark i'):'viper']
                     max_speed  shield
cobra      mark i           12       2
           mark ii           0       4
sidewinder mark i           10      20
           mark ii           1       4
viper      mark ii           7       1
           mark iii         16      36

>>> df.loc[('cobra', 'mark i'):('viper', 'mark ii')]
                    max_speed  shield
cobra      mark i          12       2
           mark ii          0       4
sidewinder mark i          10      20
           mark ii          1       4
viper      mark ii          7       1

②pandas.DataFrame.iloc
.iloc[]는 줄 이나 열의 색인(색인 0 에서 len-1)이나 boolean 배열 을 통 해 DataFrame 의 줄 과 열 을 방문 하 는 데 사 용 됩 니 다.구체 적 인 사용 방법 은 아래 에서 코드 를 통 해 이해 합 니 다.

데이터 획득

업데이트 데이터(.loc[]와 비슷 하고 더 이상 군말 하지 않 음)

밤 을 들다
데이터 만 들 기(df)

>>> mydict = [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4},
...           {'a': 100, 'b': 200, 'c': 300, 'd': 400},
...           {'a': 1000, 'b': 2000, 'c': 3000, 'd': 4000 }]
>>> df = pd.DataFrame(mydict)
>>> df
      a     b     c     d
0     1     2     3     4
1   100   200   300   400
2  1000  2000  3000  4000

데이터 가 져 오기

줄 색인 획득 줄

>>> df.iloc[0]
a    1
b    2
c    3
d    4
Name: 0, dtype: int64

절편 획득

>>> df.iloc[:3]
      a     b     c     d
0     1     2     3     4
1   100   200   300   400
2  1000  2000  3000  4000

boolean 배열 에 따라

가 져 오기

>>> df.iloc[[True, False, True]]
      a     b     c     d
0     1     2     3     4
2  1000  2000  3000  4000

줄 과 열 색인 에 따라 수치

을 얻 었 습 니 다.

>>> df.iloc[0, 1]
2

여러 줄 의 다 열

획득

>>> df.iloc[[0, 2], [1, 3]]
      b     d
0     2     4
2  2000  4000