판다스(Pandas) 행과 열 가지고 놀기

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Dataframe : 행과 열 조회

• DataFrame.loc[[행이름1, 행이름2, ... ]]
• DataFrame.iloc[[행인덱스1, 행인덱스2 ... ]]

df = pd.DataFrame( np.arange(1,26).reshape(5,5), 
                   index=[ 'row'+str(i) for i in range(1,6)], 
                   columns=[ 'col'+str(i) for i in range(1,6) ])

print(type(df), df.shape, df.size)
df

• 출력
  <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> (5, 5) 25

	col1	col2	col3	col4	col5
row1	1	2	3	4	5
row2	6	7	8	9	10
row3	11	12	13	14	15
row4	16	17	18	19	20
row5	21	22	23	24	25

원하는 행 출력

print(df.loc[['row1', 'row3', 'row5']]) #iloc로 출력 방법 df.iloc[[0, 2, 4]] 

• 출력

  	col1	col2	col3	col4	col5
  row1	1	2	3	4	5
  row3	11	12	13	14	15
  row5	21	22	23	24	25

원하는 행 범위 출력

print(df.iloc[2:5]) # loc로 출력 방법 df.loc['row2':'row4']

• 출력

  	col1	col2	col3	col4	col5
  row2	6	7	8	9	10
  row3	11	12	13	14	15
  row4	16	17	18	19	20

원하는 열 출력

df.loc[:, ['col1','col3','col5']] #iloc로 출력 방법 df.iloc[:, [0,2,4]]

• 출력

  	col1	col3	col5
  row1	1	3	5
  row2	6	8	10
  row3	11	13	15
  row4	16	18	20
  row5	21	23	25

원하는 열 범위출력

df.iloc[:, 1:4] # loc로 출력 방법 df.loc[:, 'col2':'col4']

• 출력

  	col2	col3	col4
  row1	2	3	4
  row2	7	8	9
  row3	12	13	14
  row4	17	18	19
  row5	22	23	24

DataFrame 행,열 추가, 삭제

• loc를 통해 없는 행 이름으로 추가할 수 있다.
• iloc를 통해서는 추가할 수 없다.

• 행 추가

df.loc['row6'] = [26,27,28,29,30]
df

	col1	col2	col3	col4	col5
row1	1	2	3	4	5
row2	6	7	8	9	10
row3	11	12	13	14	15
row4	16	17	18	19	20
row5	21	22	23	24	25
row6	26	27	28	29	30

• 행 삭제

df = df.drop('row6')
df

	col1	col2	col3	col4	col5
row1	1	2	3	4	5
row2	6	7	8	9	10
row3	11	12	13	14	15
row4	16	17	18	19	20
row5	21	22	23	24	25

• 열 추가

df['col6'] = [26,27,28,29,30]
df

	col1	col2	col3	col4	col5	col6
row1	1	2	3	4	5	26
row2	6	7	8	9	10	27
row3	11	12	13	14	15	28
row4	16	17	18	19	20	29
row5	21	22	23	24	25	30

• 열 삭제

df.drop(columns=['col6'],inplace=True) #inplace True로 줄시 바로적용
df

	col1	col2	col3	col4	col5
row1	1	2	3	4	5
row2	6	7	8	9	10
row3	11	12	13	14	15
row4	16	17	18	19	20
row5	21	22	23	24	25

del df['col5']
df

	col1	col2	col3	col4
row1	1	2	3	4
row2	6	7	8	9
row3	11	12	13	14
row4	16	17	18	19
row5	21	22	23	24