08.데이터 선택(iloc)

8. 데이터 선택(iloc)¶

위치를 이용해서 원하는 row에서 원하는 col 선택

loc와 iloc는 Pandas에서 데이터프레임의 인덱싱과 슬라이싱에 사용되는 메소드입니다. loc는 라벨(Label)을 사용하여 데이터를 선택하며, iloc는 정수(integer) 인덱스를 사용하여 데이터를 선택합니다.

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#

In [4]:

df.iloc[0] #0번쨰 위치의 데이터

Out[4]:

이름         채치수
학교         북산고
키          197
국어          90
영어          85
수학         100
과학          95
사회          85
SW특기    Python
Name: 0, dtype: object

In [8]:

df.iloc[0:5] #0~4번쨰 위치의 데이터 가져옴

Out[8]:

	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

In [9]:

df.iloc[0,1] #0번쨰 위치의 1번쨰 데이터

Out[9]:

'북산고'

In [11]:

df.iloc[4,2] #5번쨰 학생의 키 데이터

Out[11]:

188

In [13]:

df.iloc[[0,1],2] #0,1 번째 학생의 키 정보를 가져온다

Out[13]:

0    197
1    184
Name: 키, dtype: int64

In [16]:

df.iloc[[0,1],[3,4]]#0,1번쨰 학생의 3,4(국어,영어)번쨰 데이터 가져옴

Out[16]:

	국어	영어
0	90	85
1	40	35

In [17]:

df.iloc[0:5, 3:8] #0~4번쨰 위치의 학생 중에서, 3~7번쨰 데이터(국어:사회)

Out[17]:

	국어	영어	수학	과학	사회
0	90	85	100	95	85
1	40	35	50	55	25
2	80	75	70	80	75
3	40	60	70	75	80
4	15	20	10	35	10

In [ ]: