[pandas] DataFrame iloc

04 Dec 2020

pandas

DataFrame.iloc

loc와 달리 iloc를 사용하면 숫자 index를 사용해서 DataFrame의 정보를 불러올 수 있다.

iloc를 사용함에 있어서 가장 쉽게 생각해는 방법은 2차원으로 생각하는 방법이다.
iloc를 사용하면 Series 또는 DataFrame으로 불러온다.
row와 column 동시에 fancy indexing이 가능하다.

대부분의 예제로 다음의 data를 사용한다.

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'이름':['이지은', '박동훈', '홍길동', '강감찬', '오해영'],
        '학과':['컴퓨터', '기계','철학', '컴퓨터', '철학'],
        '학년':[1, 2, 2, 4, 3],
        '학점':[1.5, 2.0, 3.1, 1.1, 2.7]
       }
df = pd.DataFrame(data, 
                  columns = ['학과', '이름', '학점', '학년', '등급'],
                  index = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five'])

display(df)

원하는 행 DataFrame으로 추출하기

우리가 index를 사용해 indexing을 하면 DataFrame이 아닌 다음과 같이 Series로 return하게 된다. 이것은 fancy indexing을 사용하면 해결된다.

기본 indexing

print(df.iloc[1])      # Series
학과     기계
## 이름    박동훈
## 학점      2
## 학년      2
## 등급    NaN
## Name: two, dtype: object

fancy indexing

display(df.iloc[[1]])   # DataFrame

원하는 열 DataFrame으로 추출하기

DataFrame으로 column을 추출하기 위해서는 row추출과 마찬가지로 fancy indexing 을 사용하면 된다.

기본 indexing

display(df.loc[:,'학점'])    # Series
## # one      이지은
## two      박동훈
## three    홍길동
## four     강감찬
## five     오해영
## Name: 이름, dtype: object

fancy indexing

display(df.loc[:,['학점']])