6) Data Selection(Basic)

데이터 선택 (기본)

import pandas as pd
df = pd.read_excel('score.xlsx', index_col='지원번호')
df

	이름	학교	키	국어	영어	수학	과학	사회	SW특기
지원번호
1번	채치수	북산고	197	90	85	100	95	85	Python
2번	정대만	북산고	184	40	35	50	55	25	Java
3번	송태섭	북산고	168	80	75	70	80	75	Javascript
4번	서태웅	북산고	187	40	60	70	75	80	NaN
5번	강백호	북산고	188	15	20	10	35	10	NaN
6번	변덕규	능남고	202	80	100	95	85	80	C
7번	황태산	능남고	188	55	65	45	40	35	PYTHON
8번	윤대협	능남고	190	100	85	90	95	95	C#

Column 선택(label)

df['이름']

지원번호
1번    채치수
2번    정대만
3번    송태섭
4번    서태웅
5번    강백호
6번    변덕규
7번    황태산
8번    윤대협
Name: 이름, dtype: object

df[['이름','키']]

	이름	키
지원번호
1번	채치수	197
2번	정대만	184
3번	송태섭	168
4번	서태웅	187
5번	강백호	188
6번	변덕규	202
7번	황태산	188
8번	윤대협	190

Column 선택 (정수 index)

df.columns

Index(['이름', '학교', '키', '국어', '영어', '수학', '과학', '사회', 'SW특기'], dtype='object')

df.columns[0]

'이름'

df.columns[2]

'키'

df[df.columns[0]] # df['이름'] 과 동일한 동작

지원번호
1번    채치수
2번    정대만
3번    송태섭
4번    서태웅
5번    강백호
6번    변덕규
7번    황태산
8번    윤대협
Name: 이름, dtype: object

df[df.columns[-1]] # 맨 끝에 있는 값을 가져옴

지원번호
1번        Python
2번          Java
3번    Javascript
4번           NaN
5번           NaN
6번             C
7번        PYTHON
8번            C#
Name: SW특기, dtype: object

슬라이싱

df

	이름	학교	키	국어	영어	수학	과학	사회	SW특기
지원번호
1번	채치수	북산고	197	90	85	100	95	85	Python
2번	정대만	북산고	184	40	35	50	55	25	Java
3번	송태섭	북산고	168	80	75	70	80	75	Javascript
4번	서태웅	북산고	187	40	60	70	75	80	NaN
5번	강백호	북산고	188	15	20	10	35	10	NaN
6번	변덕규	능남고	202	80	100	95	85	80	C
7번	황태산	능남고	188	55	65	45	40	35	PYTHON
8번	윤대협	능남고	190	100	85	90	95	95	C#

df['영어'][0:5] # 0~4 까지 영어 점수 데이터 가져옴

지원번호
1번    85
2번    35
3번    75
4번    60
5번    20
Name: 영어, dtype: int64

df[['이름', '키']][:3] # 처음 3명의 이름, 키 정보를 가져옴

	이름	키
지원번호
1번	채치수	197
2번	정대만	184
3번	송태섭	168

df[3:]

	이름	학교	키	국어	영어	수학	과학	사회	SW특기
지원번호
4번	서태웅	북산고	187	40	60	70	75	80	NaN
5번	강백호	북산고	188	15	20	10	35	10	NaN
6번	변덕규	능남고	202	80	100	95	85	80	C
7번	황태산	능남고	188	55	65	45	40	35	PYTHON
8번	윤대협	능남고	190	100	85	90	95	95	C#