[Pandas 기초] 행, 열 선택 / 인덱스, column 이름으로 필터링하기

행, 열 선택하기

import pandas as pd

friend_list = [
    ['John', 20, 'student'],
    ['Nate', 30, 'teacher'],
    ['Jenny', 40, 'developer']
] # list
column_name = ['name', 'age', 'job']

df = pd.DataFrame.from_records(friend_list, columns = column_name)

이런 데이터프레임이 있을 때,

# 선택
df[1:3] # 1부터 2행까지 선택(연속)
df.loc[[0,2]] # index로 0번과 2번행 선택(불연속)

# 조건에 따라 필터링
df[df.age > 25] # 나이가 25 초과인 데이터
df.query('age > 25') # 이렇게 query 사용도 가능하다
df[(df.age > 25) & (df.name == 'Nate')] # 여러개의 조건 사용

 

필터링하기

Index로

friend_list = [
    ['John', 20, 'student'],
    ['Nate', 30, 'developer'],
    ['Jenny', 40, 'dentist']
]
df = pd.DataFrame.from_records(friend_list)

df.iloc[:, 0:2] # 모든 row를 보여주고, 0-1까지의 column을 보여줘라

column 이름으로

df = pd.read_csv('data/friend_list_noheader.txt', delimiter='\t', header=None, names=['name', 'age', 'job'])

df_filtered = df[['name', 'age']] # name과 age column 데이터만 보겠어

df.filter(items=['age', 'job']) # filter함수를 쓰면 더 효율적으로 할 수 있음
df.filter(like='a', axis=1) # column 이름에 'a'가 들어간 것을 찾자

df.filter(regex='b$', axis=1) # 정규식을 사용하여 찾을 수 있다