Pandas:DataFrame:데이터에 접근하기

판다스에 관한 정보들을 틀:Pandas:DataFrame을 통해 체계화하여 관리한다.

1. Pandas:DataFrame:개요
2. Pandas:DataFrame:구조 파악
   1. Pandas:DataFrame:데이터에 접근하기
3. Pandas:DataFrame:구조 조작
   1. Pandas:DataFrame:구조 조작. 열 관련
   2. Pandas:DataFrame:데이터 합치기
   3. Pandas:DataFrame:데이터 통계
   4. Pandas:DataFrame:데이터 타입
   5. Pandas:DataFrame:데이터 조작(파생변수)
      1. Pandas:DataFrame:행 연산
4. Pandas:DataFrame:다른 형태로 저장하고 불러오기
   1. Pandas:DataFrame:DataBase
5. Pandas:DataFrame:활용
   1. 결측치 다루기:pandas
   2. 이창치 다루기:pandas
6. Pandas:DataFrame:관련 에러

1 개요

특정 행, 특정 열에 접근하기 혹은 특정 데이터에 접근하는 방법에 대해 다루는 문서.

1.1 데이터 접근(인덱싱)

의도	방법	설명
칼럼 접근	데이터프레임["열이름"]	["열1", "열2"] 형태의 리스트로 넣어주면 해당 열들을 선택한다.
	df.열이름	. 문법으로 바로 접근할 수 있다.
행접근	데이터프레임.loc["인덱스"]	데이터프레임.index['인덱스']형태로 접근도 가능하다. loc을 쓰지 않으면 하위속성(칼럼)에서 해당 속성을 찾는다.(열 선택)
행접근(정수인덱스)	df.iloc[정수]	순서에 따른 정수인덱스를 사용할 수 있다. -1 따위의 값을 사용하기 위해선 iloc이 필수!
특정 데이터 접근	데이터프레임['열이름'][숫자]	열 이름의 '숫자'번째 요소에 접근한다. 한 줄일지라도 시리즈 형태로 반환한다. 그 시리즈에서 하위 속성에 접근하는 방식이다.
특정 데이터 접근2	df['열이름']['찾을내용']	열을 찾은 후 해당 내용을 찾는다.
특정 데이터 접근3	df.loc['행이름']['열이름']	행을 찾고 열을 찾는다.
상위 5개 데이터 확인	데이터프레임.head()
조건 인덱싱1	[데이터프레임['열이름'] > 숫자]	숫자 이상의 값을 가진 값만 추출한다. 이외 == 등의 조건으로 인덱스를 추출할 수 있다. 인덱스가 조건을 통과했는지 여부를 True, False로 보여준다. df['열이름']>100 을 하면 이에 해당되는 인덱스를 뱉어낸다. 때문에 df[df['열이름']>100] 형태로 해당하는 데이터를 뽑아낼 수 있다.
조건 인덱싱2	데이터프레임 = 데이터프레임[데이터프레임['열이름']	조건에 맞는 행만 살린다.