Appia의 IT세상

이전 포스팅에서는 loc()를 이용하여 각 인덱스(label) 값을 바탕으로 데이터를 선별하는 방법에 대해서 살펴봤습니다. 하지만, 생각보다 키값 또는 인덱스 값을 정확히 알고 있는 사람들이 많지 않을 수 있습니다. 따라서, 이번 포스팅에서는 이전 포스팅과는 달리, 숫자를 이용한 범위 지정 또는 데이터를 선택하는 방법에 대해서 살펴보고자 합니다. 이와 같은 숫자를 이용하여 데이터를 선택하거나 범위를 지정하는 방식에 사용되는 함수는 다음과 같습니다. iloc() - 숫자를 이용한 범위 또는 데이터 선택 그럼 예시를 보면서 하나식 살펴보도록 하겠습니다. example) 특정 열까지 데이터 출력 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.rand..

실제 Pandas를 사용할 경우 많은 데이터 속에서 원하는 데이터를 선별하는 것이 매우 중요하다고 생각합니다. 그래서 이번에는 각 인덱스(Label)를 이용하여 각 값들을 선택하는 방법에 대해서 살펴보고자 합니다. DataFrame의 경우 이와 같이 특정 행, 열을 선택할 경우에 다음과 같은 함수들을 사용할 수 있게 지원하고 있습니다. 그중에서 인덱스(lable)를 이용하여 각 데이터를 선택하는 함수는 다음과 같습니다. loc() - 인덱스 이름(label) 기반으로 선택 그럼 예제를 통해서 각 기능 및 사용 방법에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 그럼 일단, 특정 열(row)만 출력하는 방법을 살펴보겠습니다. example) 특정 열(row)만 출력 import pandas as pd import num..