lierre

pandas loc 예제

위의 예제 이미지에서 여러 행과 여러 열이 있습니다. 또한 다른 열에는...

02 Août

위의 예제 이미지에서 여러 행과 여러 열이 있습니다. 또한 다른 열에는 서로 다른 데이터 형식이 포함될 수 있습니다. `대륙`과 같은 열에는 문자열 데이터(예: 문자 데이터)가 포함되지만 `population`와 같은 다른 열에는 숫자 데이터가 포함됩니다. 다시 말하지만, 다른 열에는 서로 다른 데이터 형식이 포함될 수 있습니다. 이것은 팬더 패키지의 데이터 프레임을 사용하고 있습니다. « 인덱스 » 부분은 단일 인덱스, 인덱스 목록 또는 부울 목록일 수 있습니다. 이 문서에서 읽을 수 있습니다. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html loc가 있는 여러 열을 선택하는 것은 .loc[]의 두 번째 인수에 열 이름을 전달하여 수행할 수 있습니다. 열만 선택되고 .loc 연산자는 시리즈를 반환합니다. 단일 열 DataFrame의 경우 한 요소 목록을 사용하여 DataFrame 형식을 유지합니다. 다양한 사용 사례에서 Pandas 데이터 구조에 빠르고 쉽게 액세스할 수 있습니다. 그러나 액세스할 데이터의 형식은 사전에 알려지지 않았기 때문에 표준 연산자직접 사용하는 경우 몇 가지 최적화 제한이 있습니다. 프로덕션 코드의 경우 이 장에서 설명하는 최적화된 팬더 데이터 액세스 방법을 활용하는 것이 좋습니다.

그러나 열 내에서 모든 데이터는 동일한 데이터 형식을 가져야 합니다. 예를 들어 `채우기` 열의 모든 데이터는 정수 데이터입니다. 단일 행 또는 열을 지정할 수 있다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 또는 행 또는 열 의 범위를 지정할 수도 있습니다. 범위를 지정하는 것을 « 슬라이싱 »이라고 하며 파이썬의 데이터를 서브세팅하는 데 중요한 도구입니다. 이 자습서의 예제 섹션의 나중에 슬라이스에 대해 자세히 설명합니다. 샘플 데이터 프레임에 설정된 색인으로 설정된 성은 인덱스 집합을 사용하여 .loc[

학습할 때 는 간단하고 명확한 예제를 사용하여 작업하는 것이 매우 유용합니다. 너무 일찍 공상을 얻으려고하지 마십시오. 간단한 예제를 사용하여 기술을 학습한 다음 나중에 더 복잡한 예제로 넘어갑니다. 위의 예에서 필터 메서드는 정확한 문자열 `acid`를 포함하는 열을 반환합니다. like 매개 변수는 문자열을 입력으로 사용 하 고 문자열이 있는 열을 반환 합니다. 선택 data.loc[`Bruch`:`Julio`] « Bruch »와 « Julio »에 대한 인덱스 항목 사이의 데이터 프레임의 모든 행을 반환하는 인덱스 레이블 의 범위를 선택할 수 있습니다. 다음 예제는 이제 의미가 있어야 합니다: iloc 인덱서 구문은 data.iloc[, ]이며, 이는 R 사용자에게 혼란의 원인이 될 것입니다. 팬더의 « iloc »은 데이터 프레임에 나타나는 순서대로 숫자별로 행과 열을 선택하는 데 사용됩니다. 각 행에 0부터 총 행까지의 행 번호가 있고(data.shape[0])이 있고 iloc[]이 숫자를 기반으로 선택할 수 있다고 상상할 수 있습니다. 이 예제에서는 열(0에서 data.shape[1]까지)에 대해 동일하게 적용되며, 이 예제에서는 부동 열과 정수인 열 11개가 있습니다. 부동 열만 선택하려면 wine_df.select_dtype(포함 = [`float`])을 사용합니다.