파이썬 기초 - dataframe 인덱싱을 위한 코드 iloc, loc -

안녕하세요!

 

오늘은 파이썬에서 데이터 프레임의 인덱싱에 대해서 정리해보려고 합니다.

데이터 프레임에서 원하는 특정 열과 행에 있는 데이터를 이용해서 계산하거나 확인할 때 주로 사용됩니다.

열 이름을 이용해서 하는 방법이 쉽고 간편하지만 행 이름과 위치를 이용해서 해야 할 경우도 생깁니다. (아니면 둘 다 필요합니다!)

 

소개할 코드는 iloc와 loc인데 저도 처음에는  이 둘의 차이점을 모르고 iloc만 열심히 썼던 것 같습니다.

 

이번에 정리하면서 저도 확실히 배울 수 있었어서 소개해드릴게요.

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import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd

먼저 필요한 라이브러리들을 불러와줬습니다.

 

저번과 마찬가지로 seaborn에 있는 iris 데이터를 이용해서 데이터 프레임 인덱싱 하는 방법을 소개해드리겠습니다.

 

iris = sns.load_dataset('iris')

먼저 iris 데이터를 불러왔습니다.

 

iris5 = iris.head(5)
iris5.index=['zero','one','two','three','four']
print(iris5)

iris 데이터를 전부 가져오면 길이가 너무 길어서 처음 5개의 데이터만 가지고 사용하겠습니다.

그리고 행이름이 숫자여서 헷갈릴 수 있으니 index에 zero부터 four까지 이름을 넣어주었습니다.

수정한 iris5 데이터를 살펴볼까요?

 

보면 원래는 행이름이 0:4였는데 앞에서 입력했던 zero~부터 바뀐 것을 확인할 수 있습니다.

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1) iloc

 

먼저 사용해볼 코드는 iloc 코드입니다. iloc 코드는 행과 열의 위치를 기반으로 하는 인덱싱 코드입니다. 숫자형으로 입력해야 하며 칼럼 이름은 사용이 불가능합니다.

 

df.iloc[행,열]

코드를 사용하는 방법은 데이터프레임.iloc[행,열]로 사용합니다.

iloc는 행, 열 자리에 숫자를 이용해서 사용합니다.

 

 

iris5.iloc[2,3]

먼저 iris5 데이터에서 2번째 행과 3번째 열에 있는 데이터를 불러오겠습니다.

 

 

그 결과 0.2가 나왔습니다.

파이썬은 기본적으로 숫자가 1에서 시작하는 게 아니고 0에서부터 시작합니다.

그래서 2와 3을 입력했을 때 3번째 행의 4번째 열에 있는 데이터가 불러와집니다.

 

iloc 코드를 활용하는 다른 방법도 있습니다.

iris5.iloc[2]

iloc 안에 숫자 한개만 넣으면 어떻게 될까요?

 

3번째 행의 데이터가 전부 불러와집니다. 따로 ,를 넣어주지 않으면 숫자를 넣은 행의 데이터를 전부 불러오는 것을 알 수 있습니다.

 

iris5.iloc[[1,4],[1,3]]

내가 원하는 위치에 있는 행과 열을 불러 올 수도 있습니다.

행과 열 자리에 각각 리스트로 원하는 행 번호와 열 번호를 입력하여 그에 맞는 데이터를 불러 올 수도 있습니다.

이렇게 해당하는 행,열번호에 맞는 데이터를 불러올 수 있습니다.

 

iris5.iloc[2:4,2:4]

이번에는 :를 이용해 슬라이싱을 해보겠습니다.

 

3번째~4번째 행과 3번째~4번째 열이 나옵니다. 이렇게 슬라이싱도 가능하다는 것을 알 수 있습니다.

 

2) loc 

 

앞서 iloc코드가 위치 기반 인덱싱 코드였다면 loc 코드는 명칭 기반 인덱싱 코드입니다.

행 이름과 열 이름을 이용하여 데이터 프레임 속 원하는 데이터를 불러오는 코드입니다.

 

df.loc[행,열]

사용방법 역시 iloc와 동일합니다만 행과 열 자리에 위치를 집어넣는지 명칭을 집어넣는지의 차이만 존재합니다.

 

iris5.loc['three','species']

먼저 'three' 행의 'species'열의 데이터를 살펴볼까요?

 

데이터 결과는 setosa가 나왔습니다.

이렇게 간단하게 살펴볼 수 있습니다.

 

iris5.loc['three']

이번에는 'three'만 집어넣으면 어떻게 될까요?

 

'three' 행의 모든 데이터가 출력됩니다.

행이름을 정확히 알고 있다면 원하는 데이터만 보기 편할 것 같습니다.

 

참고로 반대로 열 이름을 입력했을 경우는 오류가 발생합니다.

 

iris5.loc[['zero','three'],['sepal_width','petal_width']]

내가 원하는 행과 열이 2개 이상일 경우 리스트를 이용해서 입력해야 합니다. 

2개씩 입력했지만 그 이상도 가능합니다.

 

그 결과 zero와 three 행의 sepal_width, petal_width 열의 데이터가 나옵니다.

 

iris5.loc['zero':'three','sepal_width':'petal_width']

iloc에서 했던 슬라이싱 역시 loc에서 가능합니다. 

시작:끝 지점을 입력하면 됩니다.

그러면 zero에서 three까지 sepal_width~petal_width까지의 데이터가 나옵니다.

한 가지 차이점이 있다면 앞의 iloc에서는 2:4까지 입력했을 때 2,3번째 행과 열이 나왔다면 loc는 마지막 입력한 행과 열까지 전부 출력된다는 점입니다.

 

여기까지 해서 dataframe의 인덱싱에 대해서 정리했습니다.

열을 기준으로 하는 것은 데이터 프레임 바로 뒤에 열 이름 입력하면 돼서 모든 데이터를 그런 식으로 처리하려니 힘들었습니다. 근데 이렇게 행 기준으로도 하는 방법을 알게 되면서 데이터를 좀 더 다양하게 다룰 수 있게 되었습니다.

 

코드를 이렇게 저렇게 해보면서 연습하시면 금방 익히실 수 있을 겁니다!!

 

읽으신 분들에게 도움이 되기를 바라며....

오늘 하루도 즐거운 하루 보내세요( •̀ ω •́ )✧