팬더로 데이터 인덱싱 및 선택

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Pandas에서 인덱싱하는 예를 살펴보겠습니다. 이 기사에서는 CSV를 업로드하기 위해 "nba.csv `" 파일을 사용하고 있습니다. 여기 .

다중 행 및 다중 열 선택

일부 가짜 데이터로 DataFrame을 사용하고 이제 이것을 인덱싱합니다. DataFrame. 여기에서 DataFrame에서 여러 행과 여러 열을 선택합니다. 데이터 집합이 있는 데이터 프레임입니다.

나이 , 대학 Salary 열만 선택한다고 가정합니다. Amir Johnson Terry Rozier

마지막 DataFrame w 나쁜 모양은 다음과 같습니다.

여러 행과 모든 열 선택

Amir Jhonson , Terry Rozier < 데이터 프레임의 모든 열이 있는 /code> 및 John Holland .

마지막 DataFrame은 다음과 같습니다.

일부 열과 모든 행 선택

나이, 키 및 급여 열을 선택하십시오. 데이터 프레임의 모든 행과 함께.

마지막 DataFrame은 다음과 같습니다.


[] , 을 사용하여 팬더 인덱싱 .loc [] , . iloc [] , Dataframe .loc [] : 이 함수는 레이블에 사용됩니다.
  • Dataframe.iloc [] : 함수는 위치 또는 정수에 사용됩니다.
  • Dataframe.ix [] : 이 함수는 레이블과 정수 모두에 사용됩니다.
  • 집합적으로 인덱서 라고 합니다. 이것들은 데이터를 인덱싱하는 가장 일반적인 방법입니다. 다음은 DataFrame에서 요소, 행 및 열을 가져오는 데 도움이 되는 네 가지 기능입니다.

    [] 인덱싱 연산자를 사용하여 데이터 프레임 인덱싱: < br>연산자 인덱싱은 개체 뒤에 오는 대괄호를 참조하는 데 사용됩니다. = <코드 클래스 = "일반"> pd.read_csv ( <코드 클래스 = "문자열"> "nba .csv" <코드 클래스 = "일반">, index_col <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "str ing"> "이름" )


    # 인덱스 연산자를 사용하여 열 추출

    <코드 클래스 = "일반"> 첫 번째 <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "일반"> 데이터 [ "나이" ]



    인쇄 (첫 번째)

    종료:

    여러 열 선택

    여러 열을 선택하려면 인덱싱 문에서 열 목록을 전달해야 합니다. .


    # pandas 패키지 가져오기

    가져오기 <코드 클래스 = "일반"> das as pd


    # CSV 파일에서 데이터 프레임 생성

    데이터 <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "일반"> pd.read_csv( <코드 클래스 = "문자열"> "nba.csv" <코드 클래스 = "일반">, index_col <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "문자열 ">" 이름 " <코드 클래스 ="일반 ">)


    # 인덱스 연산자를 사용하여 여러 열 가져오기

    첫 번째 = 데이터 [[ "나이" <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "문자열"> "대학" <코드 클래스 = "일반">, "급여" ]]




    첫 번째

    종료:

    >
    , index_col <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "문자열"> "이름" <코드 클래스 = "일반">)


    # loc 메서드를 사용하여 읽기 문자열 추출

    첫 번째 = < /코드> <코드 클래스 s = "일반"> 데이터 .loc [ "Avery Bradley" ]

    <코드 클래스 = "일반" > 두 번째 <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "일반"> data.loc [ <코드 클래스 = "문자열"> "RJ 헌터" ]



    인쇄 <코드 클래스 = "일반"> (첫 번째, <코드 클래스 = "문자열"> "" <코드 클래스 = "일반">, 두 번째)

    출력:
    출력 이미지와 같이 두 번 모두 매개변수가 하나만 있었기 때문에 두 개의 시리즈가 반환되었습니다.


    여러 줄을 선택하려면 모든 줄 레이블을 목록에 넣고 함수 . 위치 .


    가져오기 pd로 판다

    code>


    # CSV 파일에서 데이터 프레임 생성

    데이터 <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "일반"> pd.read_csv ( <코드 클래스 = "문자열"> "nba.csv" <코드 클래스 = "일반">, index_col <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "문자열" > "이름" <코드 클래스 = "일반">)


    # loc 메서드를 사용하여 여러 줄 가져오기

    첫 번째 <코드 클래스 s = "키워드"> = <코드 클래스 = "일반"> data.loc [[ <코드 클래스 = "문자열"> "에이버리 브래들리" <코드 class="plain">, " RJ 헌터 " ]]

    <코드 클래스 = "함수"> 인쇄 <코드 클래스 = "일반"> (첫 번째)

    < /tr>

    출력:

    두 개의 행과 세 개의 열 선택

    두 개의 행과 세 개의 열을 선택하려면 두 개의 행을 선택합니다. 우리는 세 개의 열을 선택하고 다음과 같이 별도의 목록에 넣고 싶습니다.


     Dataframe.loc [["row1", "row2"], ["column1", "column2", "column3"] ] 

    가져오기 pd로 판다


    # CSV 파일에서 데이터 프레임 생성

    데이터 < /코드> <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "일반"> pd.read_csv( <코드 클래스 = "문자열"> "nba.csv" 코드 클래스 = "일반">, index_col <코드 클래스 = "키워드"> = "이름" )


    # 추출 loc 메소드를 사용하는 두 개의 행과 세 개의 열

    첫 번째 = data.loc [[ <코드 클래스 = "문자열"> "에이버리 브래들리" <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "문자열"> "RJ 헌터" <코드 클래스 = "일반">],

    <코드 클래스 = "일반"> [ <코드 클래스 = "문자열"> "팀" , "숫자" , "위치" <코드 클래스 = "일반">]]


    <코드 클래스 = "정의되지 않은 공백">


    <코드 클래스 = "함수"> 인쇄 <코드 클래스 = "일반"> (첫 번째)

    출력:


    모든 행 및 일부 열 선택

    모든 행 선택 열에서 단일 콜론 [:], 을 사용하여 다음과 같이 선택하려는 모든 행과 일부 열 목록을 선택합니다.

     Dataframe.loc [[: , ["열1", "열2", "열3"]] 

    <표 테두리 = "0" 셀 패딩 = "0" cellspacing = "0"> < tbody>

    가져오기 pd로 판다


    # CSV 파일에서 데이터 프레임 생성

    데이터 = pd.read_csv ( "nba.csv" , index_col <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "문자열" > "이름" <코드 클래스 = "일반">)


    <코드 c lass = " comment "> # loc 메서드를 사용하여 모든 행과 일부 열을 가져옵니다.

    첫 번째 = <코드 클래스 = "일반"> data.loc [:, [ <코드 클래스 = "문자열"> "팀" <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "문자열"> "숫자" <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "문자열"> "위치" <코드 클래스 = "일반 ">]]



    인쇄 ( 첫 번째)

    종료:

    인덱싱을 사용하는 데이터 프레임 <코드>. iloc [] :

    이 함수를 사용하면 위치별로 행과 열을 가져올 수 있습니다. 이렇게 하려면 필요한 행의 위치와 필요한 열의 위치를 지정해야 합니다. df.iloc df.loc 와 매우 유사하지만 선택을 위해 정수 위치만 사용합니다.

    한 줄 선택

    .iloc [] 를 사용하여 한 줄을 선택하려면 하나의 정수를 .iloc [] 에 전달할 수 있습니다.

    <표 테두리 = "0" cellpadding = "0" cellspacing = "0">

    가져오기 pd로 pandas


    # CSV 파일에서 데이터 프레임 생성

    <코드 클래스 = "일반"> 데이터 <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "일반"> pd.read_csv ( < 코드 클래스 = "문자열"> "nba.csv" <코드 클래스 = "일반"> , index_col <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "문자열" > "이름" )



    # 행의 iloc 추출

    row2 = data.iloc [ <코드 클래스 = "값"> 3 <코드 클래스 = "일반">]




    <코드 클래스 ="기능" > 인쇄 (row2)

    종료:


    데이터 <코드 클래스 = "키워드"> = pd.read_csv ( <코드 c lass ="문자열 ">" nba.csv " <코드 클래스 ="일반 ">, index_col <코드 클래스 ="키워드 "> = <코드 클래스 = "문자열"> "Name" )



    # iloc 메소드를 사용하여 여러 줄 가져오기 < /코드>

    <코드 클래스 = "일반"> 행2 <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "일반"> data.iloc [[< /코드> <코드 클래스 = "값 "> 3 <코드 클래스 ="일반 ">, <코드 클래스 ="값 "> 5 <코드 클래스 ="일반 "> , <코드 클래스 = "값"> 7 <코드 클래스 = "일반">]]




    <코드 클래스 = "일반"> 행2

    종료:


    두 개의 행과 두 개의 열 선택

    2개의 행과 2개의 열을 선택하려면 문자열에 대한 2개의 정수 목록과 열에 대한 2개의 정수 목록을 만든 다음 .iloc [] 함수를 전달합니다.


    import pd로 pandas


    # 데이터 프레임 생성 CSV 파일

    데이터 = pd.read_csv ( "nba.csv" , index_col = "이름" )



    # 추출 iloc 메소드를 사용하는 두 개의 행과 두 개의 열

    row2 = <코드 클래스 = "일반"> data.iloc [[[ <코드 클래스 = "값"> 3 <코드 클래스="일반">, <코드 클래스 ="값 "> 4 <코드 클래스 ="일반 ">], [ <코드 클래스 ="값 "> 1 <코드 클래스 = "일반" >, <코드 클래스 = "값"> 2 <코드 클래스 = "일반">]]

    <코드 클래스 = " 정의되지 않은 공백 ">

    <코드 클래스 = "함수"> 인쇄 <코드 클래스 = "일반"> (행2)

    종료:

    모든 행과 일부 열 선택

    모든 행과 일부 열에서는 단일 콜론 [:], 을 사용하여 모든 행을 선택하고 fo r 열에서 정수 목록을 작성한 다음 .iloc [] 함수를 전달합니다.



    가져오기 pd로 pandas


    # CSV 파일에서 데이터 프레임 생성

    <코드 클래스 = "일반"> 데이터 <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "일반"> pd.read_csv ( < 코드 클래스 = "문자열"> "nba.csv" <코드 클래스 = "일반">, index_col <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "문자열" > "이름" )



    # iloc 메서드를 사용하여 모든 행과 일부 열 추출

    row2 = <코드 클래스 = "일반"> data.iloc [:, [ <코드 클래스 = "값"> 1 <코드 클래스 = "일반">, <코드 클래스 = "값"> 2 <코드 클래스 = "일반">]]

    <코드 클래스 = "정의되지 않은 공백 ">

    인쇄 (row2)

    종료:

    <그림 클래스 = aligncenter amp-wp-inline-4e8e1e962f1c797e7b74b68ccef77cbc>

    .ix [] as .loc []

    한 행을 선택하려면 함수에 단일 행 레이블을 넣습니다. ix 이 함수는 .loc처럼 작동합니다. [] 라인 레이블을 함수에 인수로 전달하는 경우.


    # 팬더 패키지 가져오기

    가져오기 <코드 클래스 = "plain"> pandas as pd


    # CSV 파일에서 데이터 프레임 생성

    데이터 <코드 클래스 = "키워드 "> = <코드 클래스 ="일반 "> pd.read_csv ( <코드 클래스 ="문자열 ">" nba.csv " <코드 클래스 ="일반 ">, index_col <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "문자열"> "이름" )


    # ix 메서드를 사용하여 문자열 가져오기

    <코드 클래스 = "일반" > 첫 번째 <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "일반"> data.ix [ <코드 클래스 = " string"> "Avery Bradley" ]




    인쇄 (첫 번째)

    종료:

    <그림 클래스 = aligncenter amp-wp-inline-3be6da4b3068f2b549855194686d1b5b>

    .ix [] = <코드 클래스 = "일반"> pd.read_csv( <코드 클래스 = "문자열"> "nba.csv" <코드 클래스 = "일반">, index_col <코드 클래스 = "키워드"> = <코드 클래스 = "문자열"> "이름" <코드 클래스 = "일반 ">)


    # ix 메서드를 사용하여 문자열 가져오기

    첫 번째 = data.ix [ 1 < 코드 클래스 ="일반 ">]


    인쇄 (첫 번째)

    종료:

    < 그림 클래스 = aligncenter amp-wp-inline-71b6f2deb98f54bf23d07f2b79530929> 클래스 - amp-wp-in =
    2f0158eb062d1ac553a7edcb8a744628> DataFrame의 인덱싱 메소드

    < /tr>
    기능 "pwp-inline-46bbe519cb0ee835eb430be327d7ed55"> -inline- 46bbe519cb0ee835eb430be327d7ed55 "> 설명
    Dataframe.head () 데이터 프레임의 맨 위 n 행을 반환합니다.
    Dataframe.tail () 데이터 프레임의 맨 아래 n 행을 반환합니다.
    Dataframe.at [] 행/열 레이블 쌍에 대한 단일 값에 액세스합니다.
    Dataframe.iat [] 정수 위치로 행/열 쌍의 단일 값에 액세스합니다.
    Dataframe.tail () 위치별 선택을 위한 순수한 정수 위치 기반 인덱싱.
    DataFrame.lookup () 레이블 기반의 "DataFrame용 멋진 인덱싱" 기능입니다.
    데이터 프레임 .pop () 항목을 반환하고 프레임에서 드롭합니다.
    DataFrame.xs() DataFrame에서 횡단면(행 또는 열)을 반환합니다.
    DataFrame.get() 주어진 키(DataFrame 열, 패널 슬라이스 등)에 대한 개체에서 항목 가져오기
    DataFrame.isin () 다음 여부를 나타내는 부울 DataFrame 반환 의 각 요소 DataFrame은 값에 포함됩니다.
    DataFrame.where () self와 모양이 같은 객체를 반환하고 해당 항목은 cond가 True이고 그렇지 않으면 other에서 온 self에서 해당 항목을 반환합니다.< /td>

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