07. 판다스 데이터프레임(DataFrame) row, column 데이터 출력 방법

07. 판다스 데이터프레임(DataFrame) row, column 데이터 출력 방법

1) 기본 코드

import pandas as pd

data = [['B00232', '새우깡', '2022-11-01', 1600],
         ['B03215', '양파링', '2023-01-31', 1200],
         ['B12098', '계란과자', '2022-06-03', 1400]]
columns = ['바코드', '제품명', '유통기한', '판매가']

df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)

# df = df.set_index('바코드')

print(df)
print(df['유통기한'])

      바코드   제품명        유통기한   판매가
0  B00232   새우깡  2022-11-01  1600
1  B03215   양파링  2023-01-31  1200
2  B12098  계란과자  2022-06-03  1400
0    2022-11-01
1    2023-01-31
2    2022-06-03
Name: 유통기한, dtype: object

 

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2) 실행 결과

df = df.set_index('바코드')
print(df)

         제품명        유통기한   판매가
바코드                           
B00232   새우깡  2022-11-01  1600
B03215   양파링  2023-01-31  1200
B12098  계란과자  2022-06-03  1400

• 인덱스가 될 컬럼명을 설정

print(df['유통기한'])
print(df[['제품명','판매가']])

바코드
B00232    2022-11-01
B03215    2023-01-31
B12098    2022-06-03
Name: 유통기한, dtype: object

         제품명   판매가
바코드               
B00232   새우깡  1600
B03215   양파링  1200
B12098  계란과자  1400

• 인덱스와 df의 유통기한 컬럼만 출력
• 인덱스와 df의 유통기한, 판매가만 출력

print(df.loc[['B00232','B12098']])
print(df.iloc[1])

         제품명        유통기한   판매가
바코드                           
B00232   새우깡  2022-11-01  1600
B12098  계란과자  2022-06-03  1400

제품명            양파링
유통기한    2023-01-31
판매가           1200
Name: B03215, dtype: object

• df.loc[['B00232','B12098']]으로 새우깡의 row(제품명, 유통기한, 판매가)를 출력
• df.iloc[1]으로 양파일의 row(제품명, 유통기한, 판매가)를 출력
• Pandas Series에서의 iloc, loc과 같은 방식