[pandas] .loc를 사용하여 조건에 맞는 행 인덱싱(마스킹 인덱싱)

 

 

 

pandas 마스킹 검색 df.loc[비교할 행 == True/False 조건 값]¶

 

 

• pandas의 DataFrame과 Series는 모두 ndarray 이므로 비교연산 및 브로드캐스팅이 적용될 수 있음

 

 

• df.loc[ 조건 비교할 컬럼과 조건 ] 으로 True, False를 체크하여 인덱싱 가능

 

In [1]:

import os
import pandas as pd
os.chdir(r"D:\bigdata\jupyter\data_preprocessing\1. 데이터 핸들링\데이터")

In [3]:

df = pd.read_csv('온라인_판매기록.csv', encoding='ANSI', engine='python')
df

Out[3]:

	쇼핑몰	제품	수량	판매금액	쇼핑몰 유형
0	쿠팡	제품_16	8	1134400	쿠팡
1	쿠팡	제품_57	8	439200	쿠팡
2	쿠팡	제품_25	4	495200	쿠팡
3	쿠팡	제품_18	4	578000	쿠팡
4	쿠팡	제품_90	2	75000	쿠팡
...	...	...	...	...	...
5810	애견아우랫	제품_41	5	696500	동물병원
5811	애견아우랫	제품_98	6	590400	동물병원
5812	애견아우랫	제품_77	5	512500	동물병원
5813	애견아우랫	제품_04	6	256200	동물병원
5814	애견아우랫	제품_39	7	72800	동물병원

5815 rows × 5 columns

 

df.loc[ 조건 비교할 컬럼과 조건 ] 으로 조건을 비교하여 마스킹 인덱싱¶

In [5]:

# df.loc[ 조건 비교할 컬럼과 조건 ] 
# df 데이터 프레임의 '제품' 컬럼에서 '제품_16'인 것만 가져오고 싶을 때
# 비교할 컬럼 = df['제품']
# 비교 조건 = '제품_16'

df.loc[df['제품'] == '제품_16'].head()

Out[5]:

	쇼핑몰	제품	수량	판매금액	쇼핑몰 유형
0	쿠팡	제품_16	8	1134400	쿠팡
35	쿠팡	제품_16	7	992600	쿠팡
479	스누피동물병원	제품_16	9	1276200	동물병원
705	딩동이네	제품_16	8	1134400	유통대리점
708	딩동이네	제품_16	5	709000	유통대리점

In [6]:

df['쇼핑몰 유형'].unique()

Out[6]:

array(['쿠팡', '온라인II', '온라인사이트', '동물병원', '할인점II', '유통대리점', '전시회', '할인점'],
      dtype=object)

 

쇼핑몰 유형이 '온라인II', '온라인사이트'인 경우만 인덱싱¶

In [11]:

df.loc[df['쇼핑몰 유형'].isin(['온라인II','온라인사이트'])].head()

Out[11]:

	쇼핑몰	제품	수량	판매금액	쇼핑몰 유형
95	위메프	제품_63	3	400800	온라인II
96	위메프	제품_85	7	586600	온라인II
97	위메프	제품_95	3	291900	온라인II
98	위메프	제품_87	5	654000	온라인II
99	위메프	제품_31	10	684000	온라인II

 

수량이 5개 이상이고 쇼핑몰 유형은 전시회 인 경우만 인덱싱¶

 

• 조건이 2개가 들어갈 경우 괄호로 묶어 준 후 비교 연산자를 사용해야 한다.

In [10]:

df.loc[(df['수량'] >=5 ) & (df['쇼핑몰 유형'] == '전시회')].head()

Out[10]:

	쇼핑몰	제품	수량	판매금액	쇼핑몰 유형
918	KPET	제품_71	5	143500	전시회
919	KPET	제품_26	6	478200	전시회
920	KPET	제품_49	8	358400	전시회
921	KPET	제품_33	7	1073100	전시회
923	KPET	제품_45	6	88200	전시회