Pandas에서 DataFrame의 열 조각 가져 오기
Manav Narula
2023년1월30일
-
Pandas DataFrame에서
loc()을 사용하여 열 분할 -
iloc()을 사용하여 Pandas DataFrame에서 열을 분할합니다 -
redindex()를 사용하여 Pandas DataFrame에서 열을 분할합니다
Pandas의 열 분할을 통해 데이터 프레임을 하위 집합으로 분할 할 수 있습니다. 즉, 필요한 열만있는 원본에서 새로운 Pandas 데이터 프레임을 생성합니다. 열 분할의 예로 다음 데이터 프레임을 사용합니다.
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 4), columns=["a", "b", "c", "d"])
print(df)
출력:
a b c d
0 0.797321 0.468894 0.335781 0.956516
1 0.546303 0.567301 0.955228 0.557812
2 0.385315 0.706735 0.058784 0.578468
3 0.751037 0.248284 0.172229 0.493763
Pandas DataFrame에서loc()을 사용하여 열 분할
Pandas 라이브러리는 열 분할을 수행하는 두 가지 이상의 방법을 제공합니다. 첫 번째는loc()함수를 사용하는 것입니다.
Pandas loc()함수를 사용하면 열 이름이나 인덱스 레이블을 사용하여 데이터 프레임의 요소에 액세스 할 수 있습니다. loc()을 사용한 열 분할 구문 :
dataframe.loc[:, [columns]]
예:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 4), columns=["a", "b", "c", "d"])
df1 = df.loc[:, "a":"c"] # Returns a new dataframe with columns a,b and c
print(df1)
출력:
a b c
0 0.344952 0.611792 0.213331
1 0.907322 0.992097 0.080447
2 0.471611 0.625846 0.348778
3 0.656921 0.999646 0.976743
iloc()을 사용하여 Pandas DataFrame에서 열을 분할합니다
또한iloc()함수를 사용하여 행과 열의 정수 인덱스를 사용하여 데이터 프레임의 요소에 액세스 할 수 있습니다. iloc()을 사용한 열 분할 구문:
dataframe.iloc[:, [column - index]]
예:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 4), columns=["a", "b", "c", "d"])
df1 = df.iloc[:, 0:2] # Returns a new dataframe with first two columns
print(df1)
출력:
a b
0 0.034587 0.070249
1 0.648231 0.721517
2 0.485168 0.548045
3 0.377612 0.310408
redindex()를 사용하여 Pandas DataFrame에서 열을 분할합니다
reindex()함수는 데이터 프레임의 인덱스를 변경하는데도 사용할 수 있으며 열 분할에 사용할 수 있습니다. reindex()함수는 많은 인수를받을 수 있지만 열 분할의 경우 함수에 열 이름 만 제공하면됩니다.
reindex()를 사용한 열 분할 구문 :
dataframe.reindex(columns=[column_names])
예:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 4), columns=["a", "b", "c", "d"])
# Returns a new dataframe with c and b columns
df1 = df.reindex(columns=["c", "b"])
print(df1)
출력:
c b
0 0.429790 0.962838
1 0.605381 0.463617
2 0.922489 0.733338
3 0.741352 0.118478
작가: Manav Narula
Manav is a IT Professional who has a lot of experience as a core developer in many live projects. He is an avid learner who enjoys learning new things and sharing his findings whenever possible.
LinkedIn