8) Data Selection(Integer Location)

8. 데이터 선택(iloc)

위치를 이용해서 원하는 row에서 원하는 col 선택

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#

df.iloc[0] # 0번째 위치의 데이터

이름         채치수
학교         북산고
키          197
국어          90
영어          85
수학         100
과학          95
사회          85
SW특기    Python
Name: 1번, dtype: object

df.iloc[4] # 4번째 위치의 데이터 

이름      강백호
학교      북산고
키       188
국어       15
영어       20
수학       10
과학       35
사회       10
SW특기    NaN
Name: 5번, dtype: object

df.iloc[0:5] # 0 ~ 4번째 위치의 데이터

	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

df.iloc[0, 1] # 0번째 위치의 1번째[학교] 데이터

'북산고'

df.iloc[4, 2] # 5번 학생의 키 데이터

188

df.iloc[[0, 1], 2] # 0, 1번째 위치의 학생의 2번째[키] 데이터

지원번호
1번    197
2번    184
Name: 키, dtype: int64

df.iloc[[0,1], [3,4]] # 0,1번째 위치의 학생의 3,4번째 데이터 [국어, 영어]

	국어	영어
지원번호
1번	90	85
2번	40	35

df.iloc[0:5, 3:8] # 0 ~ 4번째 위치의 학생 중에서, 3 ~ 7 번째 데이터 [국어:사회]

	국어	영어	수학	과학	사회
지원번호
1번	90	85	100	95	85
2번	40	35	50	55	25
3번	80	75	70	80	75
4번	40	60	70	75	80
5번	15	20	10	35	10