728x90 슬라이싱2 DataFrame indexing (2) 안녕하세요, 지난 시간에 이어 DataFrame에서 인덱 싱하는 것을 정리해보겠습니다. 간략히 지난 시간에 한 것을 정리하고 시작하겠습니다. -. DataFrame의 요소를 불러오는 것 : df.loc[Row, Column] -. DataFrame의 하나의 인덱스(Row)를 불러오는 것 : df.loc[Row] -. DataFrame의 하나의 Column을 불러오는 것 : df[Column] -. DataFrame의 여러 인덱스(Row)를 불러오는 것 : df.loc[[Row, Row]] -. DataFrame의 여러 Column을 불러오는 것 : df[[Column, Column]] 여기서 한 가지 짚고 넘어가자면 위의 예시에서 하나의 인덱스를 뽑을 때와 여러 인덱스를 뽑는 것은 데이터 타입이 다릅니다.. 2021. 7. 26. Python - Numpy (2) 지난번에 Numpy 모듈에서 Array를 만드는 법에 대해 알아보았습니다. 오늘은 Numpy의 다른 기능들에 대해 정리해보겠습니다. Numpy는 Python의 List와 비슷한데요, 값을 받아오는 것, 인덱스가 있는 것 등 많은 공통점이 있습니다. 인데스가 있기 때문에 인덱스를 이용해 그 자리의 값을 가져오는 인덱싱도 리스트와 동일하게 할 수 있습니다. 아래 이미지를 보며 설명드리겠습니다. 1번에서 as를 이용하여 numpy를 np로 정의함으로써 이후에는 np만 써서 numpy를 대체할 수 있습니다. 리스트의 인덱싱과 동일하기 때문에 5번, 6번 Cell은 이해가 되실 것 같은데요, 8번 Cell만 짚고 넘어가자면 인덱싱을 할때 리스트를 받아서 여러 값을 불러올 수도 있습니다. array1에서 2번/4번.. 2021. 7. 16. 이전 1 다음
