Pandas의 기초 - 데이터 선택

1. 특정 컬럼 조회 : df["컬럼"], df[["컬럼1", "컬럼2"]]

 

 

 

 

df["메뉴"] # 1개(시리즈로 반환)
df[["메뉴", "가격"]]  # 2개 이상 시(데이터 프레임으로 반환)

 

 

 

 

 

 

 

 

2. 조건에 맞는 행 조회 : df[T/F로 이루어진 시리즈]

cond1 = df["메뉴"] == "짜장면"  # True, False 시리즈들을 반환
df[cond1]

True, False로 이루어진 시리즈를 만들어, [ ]에 넣어 True인 행만을 출력받는 모습

 

 

★ 다중조건 조회 방법

 - 조건 생성

 

condi_price = df["가격"] >= 7500  # 충족하는 것은 "짬뽕", "볶음밥"
condi_name = df["메뉴"].isin(["짜장면", "짬뽕"]) # 충족하는 것은 "짜장면", "짬뽕"

 

 

 

 

 - And(True + False = False) 와 Or(True + False = True) 을 실행한 모습

 

 

df[condi_price & condi_name]  # And
df[condi_price | condi_name]  # Or

 

 

 

 

3. 행과 열을 이용한 조회 : loc(명칭 이용), iloc(번호 이용)

- 사용법 [보고싶은 행, 보고싶은 열]을 담는다.

 

★ 둘의 차이를 보기 위해 먼저 전체 df의 인덱스 명칭을 바꿔주겠습니다.

인덱스 명칭을 바꾼 전체 df

 

 

 1) df.loc[인덱스 명칭, 컬럼 명칭]

 

df.loc["첫번째":"두번째", "메뉴"]
# 인덱스는 첫번째에서 두번째까지, 컬럼은 메뉴만 조회

 

 

 

2) df.iloc[인덱스값, 컬럼값]

 

df.iloc[0:2, 0]
# 인덱스 번호 0~1까지, 첫번째 컬럼까지

 

 

 

★ ★ 위와 같이 데이터를 선택한 뒤, 새로운 객체에 담아서 "가공"도 가능하다.