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Pandas와 친해지기(10분 Pandas) (2024-02-10)코딩 공부/Pandas 2024. 2. 10. 21:42
For Uploading a Blog Selection 부분 추가로 (2024-02-10)¶
어제 내용 미리 조금 작석해두고 날짜나눠서 친척집 가기 전에 올려두고 갈려했는데 뭔가 꼬였는지 2월 8일 날짜로 두번 올라가서 덮어쓰기 되었다
Selection by position¶
위치로 하는 것으로 index를 사용하게 되어 이전 label로 하던 것에서 i가 추가로 붙은 형태의 메소드를 사용한다
In [ ]:df
A B C D 2013-01-01 1.502471 0.594288 2.118684 0.760508 2013-01-02 -0.819508 0.625336 0.437477 -0.566756 2013-01-03 1.338780 0.066758 0.931451 -0.750420 2013-01-04 -1.518039 -1.663265 0.738279 -0.869501 2013-01-05 1.631189 1.489051 0.432129 -1.409086 2013-01-06 1.209245 -1.306258 1.249830 -1.961107 In [ ]:df.iloc[3] # 3행을 출력 의미
A -1.518039 B -1.663265 C 0.738279 D -0.869501 Name: 2013-01-04 00:00:00, dtype: float64
In [ ]:# 슬라이싱으로 입력이 가능하다(이 방식의 경우는 리스트 인덱스 슬라이싱할 때와 동일하게 시작:끝으로 입력시 시작~끝-1까지 출력된다) df.iloc[3:5, 0:2] # 행, 열 순서대로 의미한다
A B 2013-01-04 -1.518039 -1.663265 2013-01-05 1.631189 1.489051 In [ ]:# 리스트로 여러 행을 연속되지 않게 선택적으로도 할 수 있다, 내 기억으로는 하나만 가져올 경우는 []안써도 되는 것으로 기억한다(여러개의 경우는 []로 묶어줘야한다) df.iloc[[1, 2, 3], [0, 2]]
A C 2013-01-02 -0.819508 0.437477 2013-01-03 1.338780 0.931451 2013-01-04 -1.518039 0.738279 In [ ]:df.iloc[[1, 2, 3], 2]
2013-01-02 0.437477 2013-01-03 0.931451 2013-01-04 0.738279 Freq: D, Name: C, dtype: float64
In [ ]:df.iloc[2, [0, 2]]
A 1.338780 C 0.931451 Name: 2013-01-03 00:00:00, dtype: float64
In [ ]:df.iloc[1:3,:] # 1~2행, 전체 열 의미
A B C D 2013-01-02 -0.819508 0.625336 0.437477 -0.566756 2013-01-03 1.338780 0.066758 0.931451 -0.750420 In [ ]:df.iloc[:, 2:4] # 전체 행, 2번째, 3번째 열 선택 출력
C D 2013-01-01 2.118684 0.760508 2013-01-02 0.437477 -0.566756 2013-01-03 0.931451 -0.750420 2013-01-04 0.738279 -0.869501 2013-01-05 0.432129 -1.409086 2013-01-06 1.249830 -1.961107 In [ ]:print(df.iloc[1,1]) # 동일하게 특정 값만 골라서 출력가능 print(df.iat[1,1])
0.6253361941414411 0.6253361941414411
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