조건으로 행 필터링하기
DataFrame에 불리언 마스크를 적용합니다
조건으로 행 필터링하기은(는) CoddyKit의 무료 Data Science Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Data Science Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Data Science Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.
From Columns to Rows
Picking columns trims width; filtering rows trims length. Now you keep only the records that match a condition you care about. 🔍
A Condition Makes a Mask
Write a comparison on a column and pandas returns a boolean mask: one True or False per row, telling you which records pass.
mask = df["age"] > 30
print(mask.head())Apply the Mask
Put the mask inside brackets and pandas keeps only the True rows. The result is a smaller DataFrame with the same columns.
adults = df[df["age"] > 30]Equality Filters
Use double equals to match a value exactly. Remember that a single equals would try to assign, not compare.
df[df["city"] == "Paris"]Not Equal and Comparisons
You can filter with the full set of comparisons: not-equal, greater-equal, and less-equal all work on a column.
df[df["score"] >= 80]
df[df["city"] != "Paris"]Filter on Text
String columns support a str accessor. Use str.contains to keep rows whose text includes a pattern.
df[df["email"].str.contains("@gmail")]Filter With between
For a numeric range, between reads more clearly than two separate comparisons and includes both ends by default.
df[df["age"].between(18, 65)]Keep Selected Columns Too
Combine row filtering with loc to grab matching rows and chosen columns in one readable line.
df.loc[df["age"] > 30, ["name", "age"]]The Mask Is Reusable
A mask is just a Series, so you can store it and reuse it across different selections without rewriting the condition.
senior = df["age"] > 60
df[senior]
df.loc[senior, "name"]Count the Matches
Because True counts as one, calling sum on a mask tells you how many rows pass before you even filter.
(df["age"] > 30).sum()Filtering Does Not Change df
Filtering returns a new DataFrame and leaves the original untouched. Assign the result to a variable to keep it.
young = df[df["age"] < 30]
# df itself is unchangedQuick Check
Recall how a comparison on a column behaves.
Recap: Filtering Rows
A condition builds a boolean mask, brackets apply it, and loc adds column selection. You can now keep exactly the records that matter. ✅
자주 묻는 질문
“조건으로 행 필터링하기” 강의는 무료인가요?
네 — “조건으로 행 필터링하기” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Data Science Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Data Science Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
“조건으로 행 필터링하기”에서 뭘 배우나요?
DataFrame에 불리언 마스크를 적용합니다 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Data Science Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
Data Science Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Data Science Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다.
“조건으로 행 필터링하기” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 Data Science Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 Data Science Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.