[Pandas] Pandas Cheat Sheet(Subset Variables (Columns))

Subset Variables (Columns)¶

In [1]:

import pandas as pd
import seaborn as sns

In [2]:

df = sns.load_dataset("iris")
df.head()

Out[2]:

	sepal_length	sepal_width	petal_length	petal_width	species
0	5.1	3.5	1.4	0.2	setosa
1	4.9	3.0	1.4	0.2	setosa
2	4.7	3.2	1.3	0.2	setosa
3	4.6	3.1	1.5	0.2	setosa
4	5.0	3.6	1.4	0.2	setosa

원하는 column 여러개를 출력합니다.¶

In [3]:

df[['sepal_length','sepal_width','species']]

Out[3]:

	sepal_length	sepal_width	species
0	5.1	3.5	setosa
1	4.9	3.0	setosa
2	4.7	3.2	setosa
3	4.6	3.1	setosa
4	5.0	3.6	setosa
...	...	...	...
145	6.7	3.0	virginica
146	6.3	2.5	virginica
147	6.5	3.0	virginica
148	6.2	3.4	virginica
149	5.9	3.0	virginica

150 rows × 3 columns

원하는 column을 하나만 출력합니다.¶

In [4]:

df['sepal_length']

Out[4]:

0      5.1
1      4.9
2      4.7
3      4.6
4      5.0
      ... 
145    6.7
146    6.3
147    6.5
148    6.2
149    5.9
Name: sepal_length, Length: 150, dtype: float64

In [5]:

df.sepal_length

Out[5]:

0      5.1
1      4.9
2      4.7
3      4.6
4      5.0
      ... 
145    6.7
146    6.3
147    6.5
148    6.2
149    5.9
Name: sepal_length, Length: 150, dtype: float64

컬럼이 정규식 패턴과 일치하는 부분을 출력합니다.¶

In [6]:

df.filter(regex='regex')

Out[6]:

0
1
2
3
4
...
145
146
147
148
149

150 rows × 0 columns

In [7]:

df.filter(regex='length$')

Out[7]:

	sepal_length	petal_length
0	5.1	1.4
1	4.9	1.4
2	4.7	1.3
3	4.6	1.5
4	5.0	1.4
...	...	...
145	6.7	5.2
146	6.3	5.0
147	6.5	5.2
148	6.2	5.4
149	5.9	5.1

150 rows × 2 columns

예를들어 다음과 같이 하면 컬럼명중 끝이 length로 끝나는 컬럼을 매칭하여 출력합니다.

In [8]:

df.filter(regex='^sepal' )

Out[8]:

	sepal_length	sepal_width
0	5.1	3.5
1	4.9	3.0
2	4.7	3.2
3	4.6	3.1
4	5.0	3.6
...	...	...
145	6.7	3.0
146	6.3	2.5
147	6.5	3.0
148	6.2	3.4
149	5.9	3.0

150 rows × 2 columns

예를들어 다음과 같이 하면 컬렴명중 sepal로 시작하는 컬럼을 매칭하여 출력합니다.

컬럼 중 원하는 구간을 선택하여 출력합니다.¶

In [9]:

df.loc[:,'sepal_width':'species']

Out[9]:

	sepal_width	petal_length	petal_width	species
0	3.5	1.4	0.2	setosa
1	3.0	1.4	0.2	setosa
2	3.2	1.3	0.2	setosa
3	3.1	1.5	0.2	setosa
4	3.6	1.4	0.2	setosa
...	...	...	...	...
145	3.0	5.2	2.3	virginica
146	2.5	5.0	1.9	virginica
147	3.0	5.2	2.0	virginica
148	3.4	5.4	2.3	virginica
149	3.0	5.1	1.8	virginica

150 rows × 4 columns

다음은 sepal_width와 species를 포함하여 그 사이에 있는 컬럼들을 출력합니다.

원하는 위치값으로 출력하기¶

In [10]:

df.iloc[:,[1,2,4]]

Out[10]:

	sepal_width	petal_length	species
0	3.5	1.4	setosa
1	3.0	1.4	setosa
2	3.2	1.3	setosa
3	3.1	1.5	setosa
4	3.6	1.4	setosa
...	...	...	...
145	3.0	5.2	virginica
146	2.5	5.0	virginica
147	3.0	5.2	virginica
148	3.4	5.4	virginica
149	3.0	5.1	virginica

150 rows × 3 columns

다음과 같이 원하는 컬럼의 위치값을 이용하여 출력을 할 수도 있습니다.

특정 조건을 만족하는 행과 열¶

In [11]:

df.loc[df['sepal_width'] > 3, ['sepal_width','species']]

Out[11]:

	sepal_width	species
0	3.5	setosa
2	3.2	setosa
3	3.1	setosa
4	3.6	setosa
5	3.9	setosa
...	...	...
140	3.1	virginica
141	3.1	virginica
143	3.2	virginica
144	3.3	virginica
148	3.4	virginica

67 rows × 2 columns

다음은 sepal_width, species열을 가져오는데, sepal_width가 3이상인 조건을 만족하는 행만 출력합니다.

In [12]:

from IPython.core.display import display, HTML
display(HTML("<style>.container {width:90% !important;}</style>"))