[pandas] DataFrame loc

DataFrame.loc

위의 목차에서 DataFrame의 row와 column 차이를 보면 DataFramerowcolumn을 다룰 때 작동하는것이 있고 작동하지 않는 방법이 있었다. 이를 해결해 주는 방법이 pandas DataFramelociloc를 이용하는 방법이 있다. 여기서는 loc에 대해서 다루기로 한다.

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 지정해 둔 index를 사용해 indexing을 하면 DataFrame이 아닌 다음과 같이 Series로 return하게 된다. 이것은 fancy indexing 또는 Boolean indexing을 사용하면 해결된다.

print(df.loc['three'])      # Series
# 학과     철학
# 이름    홍길동
# 학점    3.1
# 학년      2
# 등급    NaN
# Name: three, dtype: object
display(df.loc[['three']])  # DataFrame

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display(df.loc[df['이름']=='홍길동'])

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원하는 열 DataFrame으로 추출하기

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

display(df.loc[:,'학점'])    # Series
# one      1.5
# two      2.0
# three    3.1
# four     1.1
# five     2.7
# Name: 학점, dtype: float64
display(df.loc[:,['학점']])

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loc 예제

Q1. 학점이 1.5점을 초과하는 학생의 이름과 학점을 DataFrame으로 출력하세요.
display(df.loc[df['학점']>1.5, ['학점','이름']])

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Q2. 이름이 ‘박동훈’인 사람을 찾아 이름과 학점을 DataFrame으로 출력하세요.
display(df.loc[df['이름']=='박동훈',['학점', '이름']])

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Q2. 이름이 ‘박동훈’인 사람을 찾아 이름과 학점을 DataFrame으로 출력하세요.
display(df.loc[df['이름']=='박동훈',['학점', '이름']])
Q3. 학점이 1.5 초과이고 2.5 미만인 모든 사람을 찾아서 학과, 이름, 학점을 DataFrame으로 출력하세요.
display(df.loc[(df['학점']>1.5) & (df['학점']<2.5),'학과':'학점'])

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Q4. 학점이 3.0 초과하는 사람을 찾아서 등급을 ‘A’로 설정한 후 출력하세요.
df.loc[df['학점']>3.0,'등급']='A'
display(df)

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