DataFrame, Series slicing 차이 비교

DataFrame 슬라이싱:

DataFrame은 표 형식의 데이터 구조로, 행과 열이 있는 2차원 데이터를 나타냅니다. DataFrame을 슬라이싱하는 방법은 다음과 같습니다:

 

df.iloc[행범위, 열범위]

 

• iloc[]: 위치 기반 인덱싱을 사용하여 행과 열을 선택합니다.
• 행범위: 특정 행 범위를 선택합니다. 예를 들어, 0부터 3까지의 행을 선택하려면 0:4로 지정합니다.
• 열범위: 특정 열 범위를 선택합니다. 열을 선택할 때도 0:4와 같은 방식으로 인덱스를 지정합니다.

 

import pandas as pd

# 예제 DataFrame 생성
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 슬라이싱 예제
subset = df.iloc[1:4, 0:2]  # 1부터 3까지의 행과 0부터 1까지의 열을 선택
print(subset)

 

 

 

 

Series 슬라이싱:

Series는 1차원 데이터 배열로, DataFrame의 한 열이나 한 행을 나타냅니다. Series를 슬라이싱하는 방법은 다음과 같습니다:

 

series[start:stop:step]

 

• start: 슬라이스의 시작 인덱스를 나타냅니다. 기본값은 0입니다.
• stop: 슬라이스의 종료 인덱스를 나타냅니다. 이 위치 직전까지 슬라이스가 포함됩니다.
• step: 슬라이스의 간격을 나타냅니다. 기본값은 1입니다.

import pandas as pd

# 예제 Series 생성
data = [1, 2, 3, 4, 5]
series = pd.Series(data)

# 슬라이싱 예제
subset = series[1:4]  # 인덱스 1부터 3까지의 값 선택
print(subset)

 

 

이렇게 DataFrame과 Series 객체를 슬라이싱하여 필요한 부분의 데이터를 선택할 수 있습니다.