Pandas .iloc[ , ], 데이터 프레임에서 컬럼 만드는 방법

Accessing Elements in Pandas DataFrames¶

In [1]:

import pandas as pd

In [2]:

# We create a list of Python dictionaries
items2 = [{'bikes': 20, 'pants': 30, 'watches': 35}, 
          {'watches': 10, 'glasses': 50, 'bikes': 15, 'pants':5}]

In [8]:

df = pd.DataFrame(data=items2, index= ["store 1","store 2"])

In [9]:

df

Out[9]:

	bikes	pants	watches	glasses
store 1	20	30	35	NaN
store 2	15	5	10	50.0

In [ ]:

#### 지난글에 이은.
#### 3.행과 열로 데이터를 가져오는 방법
####    .iloc[ , ]
####    이 방법은, 컴퓨터가 매기는 인덱스(오프셋)으로 데이터를 액세스 한다.

In [10]:

df.loc[ 'store 1', 'pants']

Out[10]:

30

In [12]:

df.iloc [ 0, 1]    # 인덱스 액세스

Out[12]:

30

In [15]:

df['pants']

Out[15]:

store 1    30
store 2     5
Name: pants, dtype: int64

In [16]:

df['pants']['store 1']

Out[16]:

30

In [19]:

# 스토어 2 데이터에서, bikes 부터 watches 까지의 데이터를 가져오시오

In [20]:

df

Out[20]:

	bikes	pants	watches	glasses
store 1	20	30	35	NaN
store 2	15	5	10	50.0

In [27]:

df.iloc[1, 0 : 2+1]

Out[27]:

bikes      15.0
pants       5.0
watches    10.0
Name: store 2, dtype: float64

In [29]:

df.loc["store 2" , "bikes" : "watches"]

Out[29]:

bikes      15.0
pants       5.0
watches    10.0
Name: store 2, dtype: float64

In [30]:

df.loc["store 2" ]["bikes" : "watches"]

Out[30]:

bikes      15.0
pants       5.0
watches    10.0
Name: store 2, dtype: float64

In [31]:

df

Out[31]:

	bikes	pants	watches	glasses
store 1	20	30	35	NaN
store 2	15	5	10	50.0

In [ ]:

# 스토어 1 의 bikes, watches, glasses 데이터를 가져오시오

In [36]:

df.iloc[0 , [0,2,3] ]

Out[36]:

bikes      20.0
watches    35.0
glasses     NaN
Name: store 1, dtype: float64

In [35]:

df.loc["store 1", ["bikes","watches","glasses"]]

Out[35]:

bikes      20.0
watches    35.0
glasses     NaN
Name: store 1, dtype: float64

In [ ]:

In [ ]:

# 데이터의 값을 변경!!!

In [ ]:

# 스토어2의 watches 데이터를 20으로 변경해주세요

In [43]:

df

Out[43]:

	bikes	pants	watches	glasses
store 1	20	30	35	NaN
store 2	15	5	10	50.0

In [44]:

df.loc["store 2", "watches"] 

Out[44]:

10

In [45]:

df.loc["store 2", "watches"] = 20

In [46]:

df

Out[46]:

	bikes	pants	watches	glasses
store 1	20	30	35	NaN
store 2	15	5	20	50.0

In [48]:

df.iloc[ 1, 2 ]

Out[48]:

20

In [ ]:

# 새로운 품목이 들어왔습니다.

# shirts 라는컬럼을 만들고, store 1에는 15개, store 2에는 2개가 생겼습니다.

In [ ]:

# 새로운 컬럼 만드는 방법

In [54]:

df['shirts'] = [15,2]

In [55]:

df

Out[55]:

	bikes	pants	watches	glasses	shirts
store 1	20	30	35	NaN	15
store 2	15	5	20	50.0	2

In [ ]:

# suits 라는 컬럼을 만들되, 
# pants 컬럼의 값과, shirts 컬럼의 값을 더해서 만드세요

In [58]:

df["suits"] = df["pants"]+df["shirts"]

In [59]:

df

Out[59]:

	bikes	pants	watches	glasses	shirts	suits
store 1	20	30	35	NaN	15	45
store 2	15	5	20	50.0	2	7