이름으로 열 선택하기
단일 열과 열 목록을 다룹니다
이름으로 열 선택하기은(는) CoddyKit의 무료 Data Science Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 1번째 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.
열이 출발점입니다
실제 데이터 세트에는 수십 개의 열이 있지만, 대부분 모두 필요하지는 않습니다. 이름으로 올바른 columns를 고르는 것이 거의 모든 분석의 첫 단계입니다. 🎯
열 하나 가져오기
열 하나를 가져오려면 DataFrame 뒤의 대괄호 안에 해당 column 이름을 넣으십시오. 반환되는 것은 1차원 Series입니다.
ages = df["age"]
print(ages.head())열 하나는 Series입니다
대괄호 안에 이름 하나를 넣으면 Series가 반환됩니다. 이는 표가 아니라 라벨이 붙은 단일 열이며, 원래 DataFrame과 같은 인덱스를 유지합니다.
type(df["age"])
# pandas.core.series.Series간편한 점 표기법
dot access로도 열에 접근할 수 있습니다. 예를 들어 df.age와 같습니다. 더 짧지만 이름에 공백이나 기호가 없을 때만 작동합니다.
df.age # same as df["age"]점 표기법이 작동하지 않는 경우
df.user name처럼 이름에 공백이 있거나 메서드와 충돌하는 이름에서는 점 표기법이 작동하지 않습니다. 확실하지 않다면 안전을 위해 bracket 접근을 사용하십시오.
df["user name"] # brackets handle spaces여러 열 선택하기
여러 열을 한 번에 가져오려면 대괄호 안에 이름의 list를 전달하십시오. 구문에 대괄호가 두 겹으로 사용된다는 점에 유의하십시오.
subset = df[["name", "age", "city"]]열 목록은 DataFrame입니다
이름 목록을 선택하면 목록에 이름이 하나만 있어도 DataFrame이 반환됩니다. 이것이 대괄호 하나를 사용하는 방식과의 핵심적인 차이입니다.
df[["age"]] # DataFrame, not Series순서는 원하는 대로 지정할 수 있습니다
열은 원래 순서가 아니라 나열한 order와 정확히 같은 순서로 나타납니다. 표를 보고서용으로 재배열하는 빠른 방법입니다.
df[["city", "name"]] # city first nowloc으로 여러 항목 선택하기
loc 접근자는 라벨을 기준으로 선택하며 행과 열을 함께 지정할 수 있습니다. 콜론은 모든 행을 의미합니다.
df.loc[:, ["name", "age"]]모든 열 이름 나열하기
정확한 철자를 잊으셨나요? columns 속성은 모든 이름을 나열하므로 오타 없이 복사할 수 있습니다.
print(df.columns.tolist())KeyError 주의하기
존재하지 않는 이름을 요청하면 pandas가 KeyError를 발생시킵니다. 이름은 대소문자를 구분하므로 Age와 age는 서로 다릅니다.
df["Age"] # KeyError if column is "age"빠른 확인
각 대괄호 형식이 무엇을 반환하는지 생각해 보십시오.
복습: 열 선택하기
대괄호 하나는 Series를 반환하고, 이름 목록은 원하는 순서의 DataFrame을 반환하며, loc은 라벨을 기준으로 선택합니다. 이제 필요한 열만 정확히 가져올 수 있습니다. ✅
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자주 묻는 질문
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