"DataFrame"의 두 판 사이의 차이
라이언의 꿀팁백과
| (같은 사용자의 중간 판 하나는 보이지 않습니다) | |||
| 15번째 줄: | 15번째 줄: | ||
[[파일:DataFrame Pandas 3.png|프레임없음|800x800픽셀]] | [[파일:DataFrame Pandas 3.png|프레임없음|800x800픽셀]] | ||
.loc : 명시적인 인덱스를 참조하는 인덱싱/슬라이싱 | .loc : 명시적인 인덱스를 참조하는 인덱싱/슬라이싱 | ||
[[파일:DataFrame Pandas 4.png|프레임없음|800x800픽셀]] | [[파일:DataFrame Pandas 4.png|프레임없음|800x800픽셀]] | ||
.iloc : 인덱스 이름을 알지 못하는 경우 정수(i = integer) 인덱스를 통해 인덱싱/슬라이싱 가능 | .iloc : 인덱스 이름을 알지 못하는 경우 정수(i = integer) 인덱스를 통해 인덱싱/슬라이싱 가능 | ||
[[파일:DataFrame Pandas 5.png|프레임없음|800x800픽셀]] | [[파일:DataFrame Pandas 5.png|프레임없음|800x800픽셀]] | ||
Masking 연산이나 query 함수를 활용해서 DataFrame 행을 추출할 수 있음 | |||
[[파일:DataFrame Pandas 6.png|프레임없음|800x800픽셀]] | |||
DataFrame을 삭제하려면 drop 함수를 사용하는데 이 때 axis, inplace 값을 제대로 설정해야 함 | |||
[[파일:Series Pandas 7.png|프레임없음|800x800픽셀]] | |||
2022년 10월 19일 (수) 19:43 기준 최신판
Series가 열과 행으로 구성된 데이터 타입
Dictionary를 DataFrame 으로 생성 가능
DataFrame은 파일로 저장하는 것도 쉽다.
.loc : 명시적인 인덱스를 참조하는 인덱싱/슬라이싱
.iloc : 인덱스 이름을 알지 못하는 경우 정수(i = integer) 인덱스를 통해 인덱싱/슬라이싱 가능
Masking 연산이나 query 함수를 활용해서 DataFrame 행을 추출할 수 있음
DataFrame을 삭제하려면 drop 함수를 사용하는데 이 때 axis, inplace 값을 제대로 설정해야 함
