June 2019
Beginner to intermediate
664 pages
18h 26m
Korean
Content preview from 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석(2판): 영화 평점, 이름 통계, 선거 데이터 등 실사례 사용
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208
파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석(2판)
In
[
142
]:
data
.
iloc
[:,
:
3
][
data
.
three
>
5
]
Out
[
142
]:
one two three
Colorado 0 5 6
Utah 8 9 10
New York 12 13 14
지금까지 살펴봤듯이
pandas
객체에서 데이터를 선택하고 재배열하는 방법은 여러 가지가 있
다. [표
5
-
4
]에 다양한 방법을 요약해두었다. 나중에 살펴볼 계층적 색인을 이용하면 좀 더 다
양한 방법을 사용할 수 있다.
NOTE
_
pandas
를 설계할 때 나는 컬럼을 선택하는 작업은 매우 빈번하게 일어나지만 컬럼을 선택하기 위해
매번
frame
[:,
col
]이라고 입력해야 하는 것은 너무 과하다고 생각했다(입력할 내용이 많으면 에러가 발
생할 확률도 높아진다 ). 그래서 라벨과 정수 색인을 이용해서 값을 선택할 수 있는 기능을 모두
ix
연산자에
밀어 넣기로 결정했다. 하지만 실사용성 측면에서 정수축 라벨을 사용할 경우 모호한 상황이 발생하는 빈도
가 높아졌고 결국
pandas
개발팀은 라벨과 정수 색인을 명시적으로 구분해서 사용하게끔
loc
와
iloc
를 추
가하기로 결정했다.
ix
색인 연산자는 아직 사용 가능하긴 하지만 곧 사라질 예정이니 더는 사용하지 않기를 추천한다.
표
5-4
DataFrame
의 값 선택하기
방식 ...