지미뉴트론 개발일기

이번 포스팅에서는 pandas 내 데이터프레임에서 인덱싱을 하는 loc, at과 iloc, iat 함수의 차이를 분석해보도록 하겠습니다. 데이터 프레임으로는 kaggle의 타이타닉 데이터셋을 활용하여 예시를 들어보도록 하겠습니다. loc, at 분석 이 두 함수에서 인덱싱을 하는 여러 경우에 대하여 가능 여부를 살펴보도록 하겠습니다. 1) 단일 데이터 인덱싱 예를 들어, 'Pclass' 열의 100번 인덱스를 가지는 행의 값을 찾는 경우 두 함수 모두 정상 작동하는 것을 확인할 수 있습니다. 2) 한 column 내 범위 인덱싱 예를 들어, 'Pclass' 열의 100~102번 인덱스를 가지는 행들의 값을 찾는 경우 loc 함수는 정상 작동되지만, at 함수는 지원하지 않는 기능이라 ValueError가..

Groupby 함수, 멀티인덱스 파이썬 데이터 분석 툴인 Pandas를 사용하다보면 groupby 기능을 자주 사용하게 되고, 두 가지 이상의 범주로 groupby를 실행한 경우, 자동으로 멀티인덱스가 적용되어, 다음과 같이 뭉쳐있는 데이터 프레임의 형태를 살펴볼 수 있다. 해당 데이터 셋은 kaggle에서 제공하는 타이타닉 데이터셋을 사용하였고, 다음과 같이 Pclass와 Survived 열로 groupby를 실행한 결과이다. df = pd.DataFrame(train.groupby(['Pclass', 'Survived'])['Name'].count()) 우리는 다음과 같이 각 행이 나누어져있고, 인덱스가 초기화된 결과를 얻고 싶을 때가 있다. 이후 인덱싱이나 다른 작업에 넘길때 일반 데이터프레임처럼 ..