Pandas에서 여러 열을 선택하는 방법(예제 포함)

Pandas DataFrame에서 여러 열을 선택하는 데 사용할 수 있는 세 가지 기본 방법이 있습니다.

방법 1: 인덱스로 열 선택

 df_new = df. iloc [:,[0,1,3]]

방법 2: 인덱스 범위에서 열 선택

 df_new = df. iloc [:, 0:3]

방법 3: 이름으로 열 선택

 df_new = df[[' col1 ', ' col2 ']]

다음 예에서는 다음 Pandas DataFrame에서 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12],
                   ' blocks ': [4, 7, 7, 6, 5, 8, 9, 10]})

#view DataFrame
df

	points assists rebounds blocks
0 25 5 11 4
1 12 7 8 7
2 15 7 10 7
3 14 9 6 6
4 19 12 6 5
5 23 9 5 8
6 25 9 9 9
7 29 4 12 10

방법 1: 인덱스로 열 선택

다음 코드는 인덱스 위치 0, 1, 3에서 열을 선택하는 방법을 보여줍니다.

 #select columns in index positions 0, 1, and 3
df_new = df. iloc [:,[0,1,3]]

#view new DataFrame
df_new

        points assists blocks
0 25 5 4
1 12 7 7
2 15 7 7
3 14 9 6
4 19 12 5
5 23 9 8
6 25 9 9
7 29 4 10

인덱스 위치 0, 1, 3의 열이 선택되었습니다.

참고 : Pandas DataFrame의 첫 번째 열은 위치 0에 있습니다.

방법 2: 인덱스 범위에서 열 선택

다음 코드는 인덱스 범위 0~3에서 열을 선택하는 방법을 보여줍니다.

 #select columns in index range 0 to 3
df_new = df. iloc [:, 0:3]

#view new DataFrame
df_new

        points assists rebounds
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
3 14 9 6
4 19 12 6
5 23 9 5
6 25 9 9
7 29 4 12

범위(3)의 마지막 값에 있는 열은 출력에 포함되지 않습니다.

방법 3: 이름으로 열 선택

다음 코드는 이름으로 열을 선택하는 방법을 보여줍니다.

 #select columns called 'points' and 'blocks'
df_new = df[[' points ', ' blocks ']]

#view new DataFrame
df_new

        point blocks
0 25 4
1 12 7
2 15 7
3 14 6
4 19 5
5 23 8
6 25 9
7 29 10

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 모든 열 이름을 나열하는 방법
Pandas에서 열을 삭제하는 방법
Pandas에서 인덱스를 열로 변환하는 방법