[pandas] loc, iloc

Python

 

loc[], iloc[]

• .loc[]: 행 이름과 열 이름을 사용
  • DataFrame 객체.loc[행 이름, 열 이름]
• .iloc[]: 행 번호와 열 번호를 사용
  • DataFrame 객체.iloc[행 번호, 열 번호]

titanic.head()로 출력한 결과

titanic 데이터 프레임 구성

 

 

loc[]

import pandas as pd


# .loc[] 예제
names35 = titanic.loc[titanic['Age'] > 35, ['Name', 'Age']]
names35.head()

 

코드 설명

1. titanic['Age'] > 35: 이 부분은 조건을 설정해 준다. titanic 데이터프레임의 Age 열에서 35보다 큰 값을 가지는 행들을 선택한다. 이 조건은 불리언 시리즈를 반환한다.

titanic['Age'] > 35 결과

 

2. ['Name', 'Age']: 이 부분은 선택할 열 이름들을 지정한다. titanic 데이터프레임에서 Name과 Age 열을 선택한다.
3. titanic.loc[행 조건, 열 선택]: .loc[] 메서드는 두 개의 인자를 받는다.
   • 첫 번째 인자 (titanic['Age'] > 35)는 행 조건을 지정한다.
   • 두 번째 인자 (['Name', 'Age'])는 선택할 열들을 지정한다.

따라서, names35 = titanic.loc[titanic['Age'] > 35, ['Name', 'Age']] 코드는 Age가 35보다 큰 행들을 선택하고, 그중에서 Name과 Age 열만 포함하는 데이터프레임을 반환한다.

출력 결과

 

이는 Age가 35보다 큰 Charlie와 Eve의 Name과 Age 열만 선택하여 보여준다.

 

iloc[]

# .iloc[] : 행 번호와 열 번호를 사용
# 1번째행부터 3번째행까지의 0번째 열의 값을 "No name" 변경

names35.iloc[[1,2,3], 0] = 'No Name'
names35.head()

 

수정된 데이터프레임 구성

 

코드 설명

• .iloc[]는 정수 위치를 기반으로 데이터프레임의 행과 열을 선택한다.
• [1,2,3]는 행 인덱스를 지정한다. 여기서는 첫 번째와 두 번째 행을 선택한다.
• 0은 열 인덱스를 지정한다. 여기서는 첫 번째 열(Name 열)을 선택한다.
• 따라서 names35의 첫 번째와 두 번째 행의 Name 열 값을 'No Name'으로 변경된다.