Top 21 파이썬 특정 열 추출 The 135 Top Answers

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[Pandas] 4. 필요한 열(Column) 추출하기

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[Pandas] 4. 필요한 열(Column) 추출하기

안녕하세요~ 꽁냥이에요!

데이터의 크기가 클 경우에는 모든 데이터를 다루기보다 필요한 열(Column)을 추출하여 데이터의 크기를 줄인다면 더 빠르게 데이터 분석을 수행할 수 있을 거예요.

이번 포스팅에서는 데이터프래임에서 원하는 칼럼을 추출하는 방법에 대해서 알아보겠습니다(상황에 따라 칼럼 또는 열이라는 단어를 사용할게요).

Pandas에서는 필요한 칼럼을 추출하는 방법을 여러 가지 제공하고 있어요. 여기서는 칼럼 이름을 사용하는 방법, iloc 함수를 이용하는 방법, drop 함수를 이용하는 방법 총 3가지를 알아보겠습니다.

1. 칼럼 이름을 사용하는 방법

2. iloc를 이용하여 원하는 칼럼 추출하기

3. drop을 이용하여 원하는 칼럼 추출하기

1. 칼럼 이름을 사용하는 방법

먼저 칼럼 이름을 이용하여 필요한 칼럼을 추출해보아요. 추출하는 방식은 다음과 같아요.

DataFrame [ [ ‘칼럼명1’, ‘칼럼명2’, . . . ] ]

즉, 추출하고자 하는 칼럼명을 리스트에 담아서 데이터프래임 인덱싱으로 넘겨주면 됩니다. 이게 무슨 말인지 당장 몰라도 괜찮아요. 아래 코드를 통해서 살펴볼꺼니까요.

이번 포스팅에서 사용할 데이터프래임을 다음과 같이 만들어 줍니다. 데이터 프래임에 대한 내용은 여기를 참고해주세요.

import pandas as pd ## 데이터 만들기 data = { ‘A’:[1,2,3,4,5], ‘B’:[‘a’,’b’,’c’,’d’,’e’], ‘C’:[‘apple’,’banana’,’grape’,’strawberry’,’peach’], ‘D’:[11,22,33,44,55] } df = pd.DataFrame(data) ## 데이터프래임 생성

위 코드를 실행하면 df의 칼럼은 ‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’가 있다는 것을 알 수 있어요.

여기서 칼럼 ‘A’와 ‘B’를 추출하고자 한다면 아래 코드와 같이 해주면 됩니다.

df[[‘A’,’B’]]

위 코드를 실행하면 아래와 같이 칼럼 ‘A’와 ‘B’가 추출된 것을 알 수 있어요(여기서 칼럼명을 2중 각괄호로 둘러 싸여 있는 것을 주목하세요).

위와 같은 방식으로 원하는 칼럼을 추출할 수 있어요. 이 방식은 꽁냥이가 가장 많이 사용하는 방식이에요. 왜냐하면 어떤 칼럼을 추출했는지 코드상으로 이해하기가 쉽기 때문이에요.

만약 기존 데이터프래임을 원하는 칼럼이 추출된 데이터프래임으로 교체하고자 하는 경우에는 아래와 같이 해주세요.

df = df[[‘A’,’B’]]

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2. iloc를 이용하여 원하는 칼럼 추출하기

데이터프래임에는 인덱싱을 위한 함수가 있는데요. 그중에서 iloc를 사용하여 칼럼을 추출해볼 거예요. 사용 방식은 아래와 같아요.

DataFrame.iloc [ : , [칼럼 인덱싱1, 칼럼 인덱싱2, . . . ] ]

여기서 ‘ : ‘은 모든 행을 가져오겠다는 것입니다. 그리고 칼럼 인덱싱이란 말은 0을 첫 번째로 하여 칼럼 이름이 몇 번째에 있는지를 나타내는 숫자입니다.

만약 칼럼 ‘A’와 칼럼 ‘C’를 추출하고자 한다면 아래와 같이 해주세요.

df.iloc[:,[0,2]]

여기서 숫자 0은 칼럼 ‘A’의 인덱스, 2는 칼럼 ‘C’의 인덱스입니다.위 코드를 실행하면 아래와 같이 칼럼 ‘A’와 ‘C’가 추출된 것을 알 수 있어요.

사실 이 방법은 잘 사용하지 않아요. 왜냐하면 칼럼을 인덱싱을 이용하여 추출하기 때문에 코드 상으로 어떤 칼럼을 추출했는지 알기가 어렵거든요.

3. drop을 이용하여 원하는 칼럼 추출하기

drop 함수는 사실 칼럼을 제거할 때 쓰는 방법인데요. 추출할 때도 쓸 수 있지요. 왜냐하면 원하고자 하는 칼럼 외 모든 칼럼을 제거하면 되기 때문이지요.

여기서도 칼럼 ‘A’ 와 ‘C’를 추출하려고 합니다. 그렇다면 나머지 칼럼 ‘B’, ‘C’는 필요가 없으므로 drop함수를 이용하여 제거해줍니다.

df.drop([‘B’,’D’], axis=1)

여기서 axis는 제거할 축을 결정하는 인자입니다. 0과 1 값을 가질 수 있으며 0이면 행을 제거, 1이면 열을 제거합니다. 우리는 칼럼을 제거해야 하므로 axis에 1을 넣었습니다.

위 코드를 실행하면 아래와 같이 칼럼 ‘A’와 ‘C’가 추출된 것을 알 수 있어요.

만약 추출하고자 하는 칼럼이 제거해야 할 칼럼보다 많은 경우에는 drop함수를 이용해서 추출해보세요.

이번 포스팅에서는 데이터프래임에서 원하는 칼럼을 추출하는 방법에 대해서 알아보았습니다. 궁금하신 점 있으면 댓글로 남겨주세요.

지금까지 꽁냥이의 글 읽어주셔서 감사합니다.

[Pandas] 파이썬 데이터프레임 특정 열 추출, 행 추출(1개, 여러 개)

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파이썬 판다스 원하는 열/행 가져오기 방법 간단 정리

파이썬 pandas 모듈을 이용하여 데이터프레임에서 원하는 1개의 열/행을 가져오는 방법과

여러 개의 column/row들을 동시에 추출하는 법에 대해서 간략하게 정리해보겠습니다.

이해를 돕기 위하여, 아래의 데이터프레임이 df라는 변수에 저장된 상황을 가정하겠습니다.

import pandas as pd a = {‘A’ : [1, 2, 3, 4, 5], ‘B’ : [10, 20, 30, 40, 50], ‘C’ : [100, 200, 300, 400, 500]} df = pd.DataFrame(a, index = [‘가’, ‘나’, ‘다’, ‘라’, ‘마’]) df

열 1개 추출하기

대괄호 [] 1개로 해당 column의 이름을 지정해주시면 Series 형태로 열 추출이 됩니다.

df[‘A’]

반면, 대괄호 2개로 column 이름을 감싸주면 DataFrame 형태로 추출된 결과가 반환됩니다.

df[[‘A’]]

열 여러 개 동시에 추출하기

여러 개의 열을 동시에 선택하여 가져오고 싶은 경우에는

원하는 열 이름들의 순서를 적어 대괄호 2개로 감싸주시면 됩니다.

(이 경우에는 대괄호 1개로 묶을 시에는 KeyError 오류가 발생합니다.)

# df[‘A’, ‘C’] -> KeyError: (‘A’, ‘C’) 발생 df[[‘A’, ‘C’]]

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행 1개 추출하기

원하는 인덱스의 이름을 열 추출의 경우처럼 대괄호로 묶되,

loc 함수를 사용해주시면 해당 행만을 선택하여 가져올 수 있습니다.

loc 뒤에 대괄호 1개로 해당 row의 이름을 감싸면 Series 형태로 행을 추출합니다.

df.loc[‘가’]

데이터프레임 형태로 가져오고 싶다면 열 추출과 마찬가지로 대괄호 2개로 감싸주시면 됩니다.

df.loc[[‘가’]]

행 여러 개 동시에 추출하기

열 여러 개 추출과 비슷한 방식으로 loc 뒤에 원하는 행들의 인덱스 목록을 대괄호 2개로

감싸주시면 여러 행 추출도 가능합니다. 역시 대괄호 1개로만 묶으면 오류가 발생합니다.

# df.loc[‘가’, ‘다’, ‘마’] -> IndexingError: Too many indexers 발생 df.loc[[‘가’, ‘다’, ‘마’]]

열과 행 이름을 모두 지정하여 추출하기

행 추출 방법에서 loc 함수의 두 번째 인자로 열 이름 목록을 리스트로 지정해주시면

column과 row 이름을 모두 지정하여 부분 데이터프레임을 가져올 수 있습니다.

df.loc[[‘가’, ‘다’, ‘마’], [‘A’, ‘C’]]

심화 : 조건 인덱싱, 위치 번호 기반 열/행 추출하기(loc, iloc 함수)

행 추출에서 사용된 loc 함수를 통하여 C열의 값이 250 이상인 행처럼 조건 인덱싱도 가능하며,

2~4번째 행 처럼 위치 기반 추출을 원하는 경우에는 iloc 함수를 사용하시면 가능합니다.

이에 대한 상세한 내용은 아래의 글을 참고해주세요.

이상으로 파이썬에서 column 및 row를 추출하는 방법에 대한 글을 마치겠습니다. 감사합니다.

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Pandas : 데이터 필터링하기 #2 (열 단위 데이터 추출)

데이터 프레임에서 특정 열만 골라 새로운 프레임으로 만들고 싶을 땐

다음과 같이 대괄호를 사용하면 된다.

먼저 다음과 같은 데이터가 있다고 가정한다.

import pandas # 테스트 데이터 data = [(0, ‘a’, ‘서울’), (1, ‘b’, ‘부산’), (2, ‘c’, ‘대구’), (3, ‘a’, ‘서울’), (4, ‘a’, ‘인천’), (5, ‘b’, ‘여수’), (6, ‘c’, ‘대전’)] df = pd.DataFrame(data, columns=[‘id’, ‘name’, ‘location’]) df.head()

먼저 한 개의 열만 추출해보자.

하나의 열을 추출하면, 시리즈가 리턴된다.

series = df[“location”] series.head()

두 개 이상의 열을 추출하려면, 대괄호 안에 리스트를 전달한다.

이 때 리턴 타입은 프레임이다.

frame = df[[“id”, “location”]] frame.head()

loc 프로퍼티와 조합하여

일부 행, 일부 열 데이터만 별도의 프레임으로 구성할 수도 있다.

다음과 같이 코드를 작성하면, name 이 “a”인 행의 id, location 만 얻어올 수 있다.

frame = df.loc[df[“name”]==”a”, [“id”, “location”]] frame.head()

df.loc[ 행, 열 ] 의 형태로 필터링할 내용을 입력하면 된다.

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