Pandas: 인덱스 값으로 필터링하는 방법

다음 기본 구문을 사용하여 인덱스 값을 기반으로 Pandas DataFrame의 행을 필터링할 수 있습니다.

 df_filtered = df[df. index . isin (some_list)]

그러면 index 값이 some_list 에 포함된 행만 포함하도록 pandas DataFrame이 필터링됩니다.

다음 예에서는 이 구문을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예 1: 숫자 인덱스 값으로 필터링

다음과 같은 팬더 DataFrame이 있다고 가정합니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
0 18 5 11
1 22 7 8
2 19 7 10
3 14 9 6
4 14 12 6
5 11 9 5
6 20 9 9
7 28 4 12

인덱스 값은 숫자입니다.

인덱스 값이 1, 5, 6 또는 7인 행을 필터링한다고 가정합니다.

이를 위해 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

 #define list of index values
some_list = [1, 5, 6, 7]

#filter for rows in list
df_filtered = df[df. index . isin (some_list)]

#view filtered DataFrame
print (df_filtered)

   points assists rebounds
1 22 7 8
5 11 9 5
6 20 9 9
7 28 4 12

반환되는 유일한 행은 인덱스 값이 1, 5, 6 또는 7인 행입니다.

예 2: 숫자가 아닌 인덱스 값으로 필터링

다음과 같은 팬더 DataFrame이 있다고 가정합니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]},
                   index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'])

#view DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
A 18 5 11
B 22 7 8
C 19 7 10
D 14 9 6
E 14 12 6
F 11 9 5
G 20 9 9
H 28 4 12

참고로 인덱스 값은 문자 값입니다.

인덱스 값이 A, C, F 또는 G와 같은 행을 필터링한다고 가정합니다.

이를 위해 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

 #define list of index values
some_list = ['A', 'C', 'F', 'G']

#filter for rows in list
df_filtered = df[df. index . isin (some_list)]

#view filtered DataFrame
print (df_filtered)

   points assists rebounds
A 18 5 11
C 19 7 10
F 11 9 5
G 20 9 9

반환되는 유일한 행은 인덱스 값이 A, C, F 또는 G인 행입니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas DataFrame에 행을 삽입하는 방법
Pandas DataFrame에서 첫 번째 행을 제거하는 방법
조건에 따라 Pandas DataFrame에서 행을 삭제하는 방법