02. 판다스 시리즈(pandas Series) 인덱싱, 슬라이싱

02. 판다스 시리즈(Pandas Series) 인덱싱 / 슬라이싱

1) 기본코드

import pandas as pd

data = [1,2,3,4,5]
index = ['row1', 'row2', 'row3', 'row4', 'row5']

s = pd.Series(data=data, index=index)

#출력1
print(s.iloc[0])
print(s.loc['row1'])

#출력2
print(s.iloc[0:3])
print(s.loc['row1':'row3'])

#출력3
print(s.iloc[[0,2]])
print(s.loc[['row1', 'row3']])

• iloc / loc 차이
• iloc[int]
  • 숫자로 인덱싱
    • 0,1,2....와 -1,-2... 음수도 가능
  • loc[String]
    • 문자열로 인덱싱
    • 인덱스의 값을 기준으로 인덱싱

print(s.iloc[0])
print(s.loc['row1'])

1
1

• print(s.iloc[0])
  • 첫번재 행의 값 출력
• print(s.loc[’row1’])
  • 인덱스값 ‘row1’의 값 출력

print(s.iloc[0:3])
print()
print(s.loc['row1':'row3'])

row1    1
row2    2
row3    3
dtype: int64

row1    1
row2    2
row3    3
dtype: int64

• print(s.iloc[0:3])
  • 0:3번째 데이터 출력
• print(s.loc['row1':'row3'])
  • 인덱스 문자열 ‘row1’부터 ‘row3’까지의 값 출력

반응형

print(s.iloc[[0,2]])
print()
print(s.loc[['row1', 'row3']])

row1    1
row3    3
dtype: int64

row1    1
row3    3
dtype: int64

• print(s.iloc[[0,2]])
  • 0, 2번째 데이터 출력
• print(s.loc[['row1', 'row3']])
  • 인덱스 문자열 ‘row1’, ‘row3’의 값 출력