pandas
.ix, .iloc, .loc, .at 및 .iat를 사용하여 DataFrame에 액세스

.iloc 사용

.iloc은 정수를 사용하여 DataFrame에 데이터를 읽고 씁니다.

먼저 DataFrame을 만듭니다.

df = pd.DataFrame({'one': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'two': [6, 7, 8, 9, 10],
              }, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

이 DataFrame은 다음과 같습니다.

   one  two
a    1    6
b    2    7
c    3    8
d    4    9
e    5   10

이제 .iloc을 사용하여 값을 읽고 쓸 수 있습니다. 첫 번째 행, 첫 번째 열을 읽습니다.

print df.iloc[0, 0]

그러면 다음과 같이 인쇄됩니다.

1

우리는 또한 값을 설정할 수 있습니다. 두 번째 열, 두 번째 행을 새로운 것으로 설정할 수 있습니다.

df.iloc[1, 1] = '21'

그리고 무슨 일이 일어 났는지 한번보세요 :

print df 

   one two
a    1   6
b    2  21
c    3   8
d    4   9
e    5  10

.loc 사용

.loc은 레이블 을 사용하여 데이터를 읽고 씁니다.

DataFrame을 설정해 보겠습니다.

df = pd.DataFrame({'one': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'two': [6, 7, 8, 9, 10],
                  }, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

그런 다음 DataFrame을 인쇄하여 모양을 볼 수 있습니다.

print df 

그러면 출력됩니다.

   one  two
a    1    6
b    2    7
c    3    8
d    4    9
e    5   10

.loc을 사용하여 데이터에 액세스하기 위해 열과 행 레이블 을 사용합니다. 행 'c', 열 '2'를 값 33으로 설정합시다.

df.loc['c', 'two'] = 33 

이것이 바로 DataFrame의 모습입니다.

   one  two
a    1    6
b    2    7
c    3   33
d    4    9
e    5   10

df['two'].loc['c'] = 33 하면 경고가 표시되지 않고 df.loc['c', 'two'] 를 사용하여 올바르게 작동 할 수도 있습니다 , 전자는 그렇지 않습니다.

데이터 조각을 읽을 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

print df.loc['a':'c'] 

행 a ~ c를 인쇄합니다. 이것은 포괄적입니다.

   one  two
a    1    6
b    2    7
c    3    8

마지막으로 우리는 함께 할 수 있습니다.

print df.loc['b':'d', 'two']

행 b를 열 '2'의 c로 출력합니다. 열 레이블이 인쇄되지 않습니다.

b    7
c    8
d    9

.loc에 레이블이없는 정수 인수가 제공되면 축의 정수 색인화 (.iloc의 동작)로 되돌아갑니다. 이렇게하면 혼합 레이블 및 정수 색인화가 가능해집니다.

df.loc['b', 1]

'b'행의 두 번째 열 (0에서 시작하는 인덱스)의 값을 반환합니다.

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