하나 또는 여러 열로 데이터 프레임의 하위 집합을 지정하는 방법은 무엇입니까?

Pandas에서 큰 DataFrame을 이해하려고 할 때 열과 행으로 하위 집합을 지정해야 할 수도 있습니다. 이 자습서에서는 DataFrame을 분할하는 가장 일반적인 사용 사례를 보여줍니다.

예제 DataFrame을 설정하는 것으로 시작하겠습니다. 이 작업은 우리가 가장 좋아하는 환경에서 다음 Python 코드를 실행하여 수행할 것입니다(간단함을 위해 Anaconda 및 Jupyter Lab을 사용함).

import pandas as pd # import the pandas library

languages = ({"language": [ "Python", "C-Sharp", "Javascript","PHP"] ,
         "avg_difficulty_level": [3, 2, 2, 1],
              "avg_salary": [120, 100, 120, 80],
          "applications": [10,15,14,20]})

# Now let's convert our dict to a DataFrame

languages = pd.DataFrame.from_dict(languages)

이제 head() 메서드를 사용하여 Dataframe 첫 번째 행을 살펴보겠습니다.

languages.head()

보시다시피, 이것은 이 게시물에서 예제로 사용할 매우 간단한 DataFrame입니다.

단일 열 필터링

가장 간단한 경우부터 시작하겠습니다. 데이터세트에서 한 열을 부분집합하는 것입니다. 다음 명령을 실행하면 Series 개체가 생성됩니다.

이름/라벨로

languages["language"]

출력은 시리즈입니다.

0 파이썬
1 C-샤프
2 자바스크립트
3 PHP
이름: 언어, dtype: 개체

type(languages["language"])

pandas.core.series.Series

인덱스별

다음 명령은 첫 번째 열이 포함된 시리즈도 반환합니다.

languages.iloc[:,0]

여러 열 선택

이름으로

열 목록을 전달할 때 Pandas는 데이터의 일부를 포함하는 DataFrame을 반환합니다.

languages[["language", "applications"]]

레이블별(loc 포함)

df.loc[:,["language","applications"]]

결과는 비슷할 것입니다.

인덱스별

이제 인덱스를 사용하여 여러 열을 검색해 보겠습니다.

languages.iloc[: ,[0,3]]

조건별

이 경우 이름이 특정 표현식과 일치하는 열만 표시합니다. 우리는 매우 편리한 필터 방법을 사용할 것입니다:

languages.filter(axis = 1, like="avg")

노트:

1. 특정 정규식(regex)으로 필터링할 수도 있습니다.
2. 매개변수 axis=0을 적용하여 특정 행 값으로 필터링할 수 있습니다.

조건별로 특정 행 필터링

다음은 행 값에 따라 DataFrame의 하위 집합을 지정하는 매우 간단한 방법입니다.

languages[(languages["applications"] > 15)]

결과는 하나뿐입니다.

languages[(languages["applications"] > 15)]