[pandas] DataFrame row

04 Dec 2020

pandas

기본 DataFrame row

Dataframe의 row와 column 처리 방법에는 어느정도 차이가 존재한다.

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)

dataFrame_detail

기본적인 column 추출 방법

단일 row indexing : 지원하지 않는다.

print(df['one'])   # Error
print(df[0])	   # Error

slicing : row에 관해서 가능하다.

display(df['one':'three'])

display(df[0:3])   # 위와 동일한 값을 추출한다.(column에 대해서 하지 않는다.)

fancy indexing : 지원하지 않는다.

display(df[[0,2]])   # Error