Pandas에서 이름으로 열을 선택하는 방법(예제 3개)

다음 방법을 사용하여 Pandas DataFrame에서 이름으로 열을 선택할 수 있습니다.

방법 1: 이름으로 열 선택

 df. loc [:, ' column1 ']

방법 2: 이름으로 여러 열 선택

 df. loc [:,[' column1 ',' column3 ',' column4 ']]

방법 3: 이름별로 범위의 열 선택

 df. loc [:, ' column2 ':' column4 ']

다음 예에서는 실제로 다음 pandas DataFrame에서 이러한 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' mavs ': [10, 12, 14, 15, 19, 22, 27],
                   ' cavs ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20],
                   ' hornets ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 14],
                   ' spurs ': [10, 12, 14, 13, 13, 19, 22],
                   ' net ': [10, 14, 25, 22, 25, 17, 12]})

#view DataFrame
print (df)

   mavs cavs hornets spurs nets
0 10 18 5 10 10
1 12 22 7 12 14
2 14 19 7 14 25
3 15 14 9 13 22
4 19 14 12 13 25
5 22 11 9 19 17
6 27 20 14 22 12

예 1: 이름으로 열 선택

다음 코드는 DataFrame에서 “spurs” 열을 선택하는 방법을 보여줍니다.

 #select column with name 'spurs'
df. loc [:, ' spurs ']

0 10
1 12
2 14
3 13
4 13
5 19
6 22
Name: spurs, dtype: int64

“spurs” 열의 값만 반환됩니다.

예 2: 이름으로 여러 열 선택

다음 코드는 DataFrame에서 cavs, spur 및 net 열을 선택하는 방법을 보여줍니다.

 #select columns with names cavs, spurs, and nets
df. loc [:, [' cavs ', ' spurs ', ' nets ']]

        cavs spurs nets
0 18 10 10
1 22 12 14
2 19 14 25
3 14 13 22
4 14 13 25
5 11 19 17
6 20 22 12

cavs, spurs 및 net 열의 값만 반환됩니다.

예 3: 이름으로 범위의 열 선택

다음 코드는 DataFrame에서 “hornets”와 “net” 이름 사이의 모든 열을 선택하는 방법을 보여줍니다.

 #select all columns between hornets and nets
df. loc [:, ' hornets ': ' nets ']

        hornets spurs nets
0 5 10 10
1 7 12 14
2 7 14 25
3 9 13 22
4 12 13 25
5 9 19 17
6 14 22 12

이름 “hornets”와 “net” 사이의 모든 열이 반환됩니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: DataFrame 앞으로 열을 이동하는 방법
Pandas:열에 문자열이 포함되어 있는지 확인하는 방법
Pandas: DataFrame에 빈 열을 추가하는 방법(예제 3개)