06.데이터 선택(기본)

6.데이터 선택(기본)¶

In [2]:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('score.csv')
df

Out[2]:

	이름	학교	키	국어	영어	수학	과학	사회	SW특기
0	채치수	북산고	197	90	85	100	95	85	Python
1	정대만	북산고	184	40	35	50	55	25	Java
2	송태섭	북산고	168	80	75	70	80	75	Javascript
3	서태웅	북산고	187	40	60	70	75	80	NaN
4	강백호	북산고	188	15	20	10	35	10	NaN
5	변덕규	능남고	202	80	100	95	85	80	C
6	황태산	능남고	188	55	65	45	40	35	PYTHON
7	윤대협	능남고	190	100	85	90	95	95	C#

컬럼선택¶

In [4]:

df[['이름','키']]

Out[4]:

	이름	키
0	채치수	197
1	정대만	184
2	송태섭	168
3	서태웅	187
4	강백호	188
5	변덕규	202
6	황태산	188
7	윤대협	190

컬럼선택 (정수 index)¶

In [5]:

df.columns

Out[5]:

Index(['이름', '학교', '키', '국어', '영어', '수학', '과학', '사회', 'SW특기'], dtype='object')

In [6]:

df.columns[0]

Out[6]:

'이름'

In [7]:

df.columns[2]

Out[7]:

'키'

In [8]:

df[df.columns[0]] #df['이름'] 과 동일한 동작 , 컬럼이름을 모를떄 인덱스로 접근

Out[8]:

0    채치수
1    정대만
2    송태섭
3    서태웅
4    강백호
5    변덕규
6    황태산
7    윤대협
Name: 이름, dtype: object

In [9]:

df[df.columns[-1]] #맨 끝에 있는 값을 가져옴

Out[9]:

0        Python
1          Java
2    Javascript
3           NaN
4           NaN
5             C
6        PYTHON
7            C#
Name: SW특기, dtype: object

슬라이싱¶

In [10]:

df

Out[10]:

	이름	학교	키	국어	영어	수학	과학	사회	SW특기
0	채치수	북산고	197	90	85	100	95	85	Python
1	정대만	북산고	184	40	35	50	55	25	Java
2	송태섭	북산고	168	80	75	70	80	75	Javascript
3	서태웅	북산고	187	40	60	70	75	80	NaN
4	강백호	북산고	188	15	20	10	35	10	NaN
5	변덕규	능남고	202	80	100	95	85	80	C
6	황태산	능남고	188	55	65	45	40	35	PYTHON
7	윤대협	능남고	190	100	85	90	95	95	C#

In [11]:

df['영어'][0:5] #0~4 까지 영어 점수 데이터 가져옴

Out[11]:

0    85
1    35
2    75
3    60
4    20
Name: 영어, dtype: int64

In [12]:

df[['이름','키']][:3] #처음 3명의 이름, 키 정보를 가져옴

Out[12]:

	이름	키
0	채치수	197
1	정대만	184
2	송태섭	168

In [13]:

df[3:]

Out[13]:

	이름	학교	키	국어	영어	수학	과학	사회	SW특기
3	서태웅	북산고	187	40	60	70	75	80	NaN
4	강백호	북산고	188	15	20	10	35	10	NaN
5	변덕규	능남고	202	80	100	95	85	80	C
6	황태산	능남고	188	55	65	45	40	35	PYTHON
7	윤대협	능남고	190	100	85	90	95	95	C#