[Python] 11. pandas DataFrame 인덱싱(Indexing), 슬라이싱(Slicing) 예제
import pandas as pd import numpy as np data = {'eng':[10,30,50,70], 'kor':[20,40,60,80], 'math':[90,50,20,70]} df = pd.DataFrame(data, index=['a','b','c','d'] ) df # df['a'] # df['컬럼명'] df['eng'] [OUT] : a 10 b 30 c 50 d 70 Name: eng, dtype: int64 df[['eng','math']] df['eng']['a':'c'] [OUT] : a 10 b 30 c 50 Name: eng, dtype: int64 df[['eng']] # df[슬라이싱(row)] df[1:3] df df['b':'c'] iloc 인덱싱 슬라이싱(..
[Python] 03. pandas Series 인덱싱(Indexing),슬라이싱(Slicing) : boolean indexing,loc()과 iloc() 차이 예제
import pandas as pd import numpy as np data = {'aa':10,'bb':20,'cc':30,'dd':40, 'ee':50} sr = pd.Series(data, name='국어점수') sr [OUT] : aa 10 bb 20 cc 30 dd 40 ee 50 Name: 국어점수, dtype: int64 인덱싱 sr[0] # sr의 제일 처음 값 가져오기 [OUT] : 10 sr[-1] # sr의 제일 마지막 값 가져오기 [OUT] : 50 sr['aa'] # sr.aa -> 가능하지만 권장하진 않음. 속성명과 인덱스가 중복될 수 있으므로. [OUT] : 10 sr['cc'] [OUT] : 30 sr[[0,2,3]] [OUT] : aa 10 cc 30 dd 40 Name:..
[Python] 03. numpy 인덱싱(Indexing),슬라이싱(Slicing) : boolean indexing, np.array()예제
import numpy as np arr = np.array([11,22,33,44,55]) arr [OUT] : array([11, 22, 33, 44, 55]) 인덱싱(indexing) arr[0] [OUT] : 11 arr[-1] [OUT] : 55 arr[[0,2,3]] # 복수개의 인덱스 선택 [OUT] : array([11, 33, 44]) Boolean indexing (element-wise) arr[[True,True,False,False,True]] [OUT] : array([11, 22, 55]) arr>30 [OUT] : array([False, False, True, True, True]) arr[arr>30] [OUT] : array([33, 44, 55]) 슬라이싱(slicin..
