loc과 iloc(1)
loc과 iloc을 사용하면 DataFrame에서 거의 모든 데이터 선택 작업을 수행할 수 있습니다. loc은 레이블 기반이므로 행과 열의 레이블을 지정해야 합니다. iloc은 정수 인덱스 기반이므로, 이전 연습 문제에서처럼 행과 열을 정수 인덱스로 지정해야 합니다.
아래 명령어들을 직접 실행하여 loc과 iloc으로 관측값을 선택하는 방법을 익혀보세요. 각 쌍의 명령어는 동일한 결과를 반환합니다.
cars.loc['RU']
cars.iloc[4]
cars.loc[['RU']]
cars.iloc[[4]]
cars.loc[['RU', 'AUS']]
cars.iloc[[4, 1]]
이전과 마찬가지로, cars 데이터를 pandas DataFrame으로 불러오는 코드가 이미 포함되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
중급 Python
연습 안내
loc또는iloc을 사용하여 일본에 해당하는 관측값을 Series로 선택하세요. 이 행의 레이블은JPN이고, 인덱스는2입니다. 결과로 나온 Series를 반드시 출력하세요.loc또는iloc을 사용하여 호주와 이집트에 해당하는 관측값을 DataFrame으로 선택하세요. 각 행의 레이블과 인덱스는cars를 직접 확인하여 알 수 있습니다. 결과로 나온 DataFrame을 반드시 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import cars data
import pandas as pd
cars = pd.read_csv('cars.csv', index_col = 0)
# Print out observation for Japan
# Print out observations for Australia and Egypt