반응형
250x250
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |
14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 |
28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 윈도우함수
- 로지스틱회귀
- 행렬
- 메소드
- 결정트리
- 코드잇TIL
- SQL
- CSS
- 코딩독학
- 경사하강법
- 오늘도코드잇
- pandas
- 판다스
- matplotlib
- 데이터분석
- 선형회귀
- 파이썬
- 머신러닝
- sql연습문제
- 나혼자코딩
- 서브쿼리
- 코딩
- 코딩공부
- 코드잇 TIL
- numpy
- 코드잇
- 다항회귀
- HTML
- Seaborn
- for반복문
Archives
- Today
- Total
Coding Diary.
(데이터분석) pandas DataFrame 인덱싱 문법 정리 본문
728x90
반응형
이름으로 인덱싱하기 | 기본 형태 | 단축 형태 |
하나의 row 이름 | df.loc["row4"] | |
row 이름의 리스트 | df.loc[["row4", "row5", "row3"]] | |
row 이름의 리스트 슬라이싱 | df.loc["row2":"row5"] | df.["row2":"row5"] |
하나의 column 이름 | df.loc[:, "col1"] | df["col1"] |
column 이름의 리스트 | df.loc[:, ["col4", "col6", "col3"] | df[["col4", "col6", "col3"]] |
column 이름의 리스트 슬라이싱 | df.loc[:, "col2":"col5"] |
위치로 인덱싱하기 | 기본 형태 | 단축 형태 |
하나의 row 위치 | df.iloc[8] | |
row 위치의 리스트 | df.iloc[[4, 5, 3]] | |
row 위치의 리스트 슬라이싱 | df.iloc[2:5] | df[2:5] |
하나의 column 위치 | df.iloc[:, 3] | |
column 위치의 리스트 | df.iloc[:, [3, 5, 6]] | |
column 위치의 리스트 슬라이싱 | df.iloc[:, 3:7] |
728x90
반응형
'Coding > Data analysis' 카테고리의 다른 글
(데이터분석) 파이썬의 zipfile 이용하여 플랫파일 압축 해제하고 읽기 (0) | 2024.05.09 |
---|---|
(데이터분석) Q1, Q3, 이상값 (1) | 2023.06.17 |
(데이터분석) pandas의 데이터 타입 (0) | 2023.06.01 |
(데이터분석) numpy 기본 통계 (0) | 2023.06.01 |
(데이터분석) numpy array를 만드는 다양한 방법 (0) | 2023.05.27 |