[Pandas] 원하는 위치의 데이터 추출(loc, iloc)

🔉 빅데이터 분석을 편리하게 해주는 파이썬 라이브러리인 Pandas에 대해 공부해보자!

https://pandas.pydata.org/

pandas - Python Data Analysis Library

📝목차

1. loc를 활용한 데이터 추출
2. iloc를 활용한 데이터 추출

※ !! loc와 iloc의  차이는 loc는 '변수명'을 기준으로 데이터프레임을 분리하고, iloc는 '인덱스 번호'로 분류한다.

1. loc를 활용한 데이터 추출

- location의 줄인 말로 데이터 프레임의 행 라벨 기준으로 데이터를 읽을 때 사용한다.

 

일단 csv파일을 불러온 후 df 변수에 선언했다.

import pandas as pd

df = pd.read_csv("/content/2021 부산 50_100.csv",encoding='euc-kr')
df

output:

 

☑️ 하나의 특정 행을 추출할 경우

• - df.loc[행 이름] - Series 형태로 출력 

df.loc[0] # 1개의 특정 행만 추출

output:

• df.loc[[행 이름]] - DataFrame 형태로 출력

df.loc[[0]] # 1개의 특정 행만 추출

output:

 

☑️ 여러 개의 특정 행을 가져오고 싶을 경우

• - df.loc[[행 이름, 행 이름,...]] 

df.loc[[0,1,3]] # 여러 개의 특정 행을 가져오고 싶을 경우

output:

 

☑️ 슬라이싱

• df.loc[행 이름 : 행 이름]

df.loc[2:5] # 슬라이싱

output:

 

☑️ loc를 이용한 특정 위치의 값 추출

• df.loc[행 이름, 열 이름]

📌대청동의 50~54세 인구를 구해주세요.

df.loc[2,'50~54세'] # 특정 값 조회

output:

 

☑️ loc를 이용한 특정 범위 추출

• df.loc[행 이름 : 행 이름, 열 이름 : 열 이름]

📌5번째 행부터,  '50~54세' 열 부터'60~64세' 열만 추출해주세요.

df.loc[5:, '50~54세':'60~64세'] # 특정 범위 추출

output:

---

2. iloc를 활용한 데이터 추출

- integer location의 줄인 말로 데이터 프레임의 인덱스 기준으로 데이터를 읽을 때 사용한다

- loc보다 적게 사용되며 주로 특정 행 값으로 슬라이싱 할 때 사용된다.

- 인덱스번호(숫자)로 접근한다.

#iloc 사용

df.iloc[:5,0:2] # 5번째 행까지 0,1번째 열만 추출

output:

# 마지막 행

df.iloc[-1]

output:

 

# 마지막 열 접근

df.iloc[:,-1]

output: