'products.csv' 파일이 있다고 가정해 보겠습니다. 이 파일의 전체 행·열 개수와, 처음 10개 행 중에서 'product' 열의 값이 'Car'와 일치하는 결과는 다음과 같습니다.
products.csv 파일은 여기에서 다운로드할 수 있습니다.
Rows: 100 Columns: 8
id product engine avgmileage price height_mm width_mm productionYear
1 2 Car Diesel 21 16500 1530 1735 2020
4 5 Car Gas 18 17450 1530 1780 2018
5 6 Car Gas 19 15250 1530 1790 2019
8 9 Car Diesel 23 16925 1530 1800 2018
이 문제는 두 가지 방법으로 해결할 수 있습니다.
방법 1: iloc 활용
products.csv 파일에서 데이터를 읽어 df에 저장합니다.
df = pd.read_csv('products.csv')행 개수(df.shape[0])와 열 개수(df.shape[1])를 출력합니다.
iloc[0:10,:]을 사용해 df에서 처음 10개 행만 추출하여 df1에 저장합니다.
df1 = df.iloc[0:10,:]
df1.iloc[:,1]을 사용해 product 열의 값이 'Car'와 일치하는 행을 찾습니다.
여기서 product 열의 인덱스는 1이며, 최종적으로 해당 데이터를 출력합니다.
df1[df1.iloc[:,1]=='Car']
예제
더 쉽게 이해할 수 있도록 다음 코드를 살펴보겠습니다.
import pandas as pd
df = pd.read_csv('products.csv')
print("Rows:",df.shape[0],"Columns:",df.shape[1])
df1 = df.iloc[0:10,:]
print(df1[df1.iloc[:,1]=='Car'])
방법 2: head() 활용
products.csv 파일에서 데이터를 읽어 df에 저장합니다.
df = pd.read_csv('products.csv')행 개수(df.shape[0])와 열 개수(df.shape[1])를 출력합니다.
df.head(10)으로 처음 10개 행을 가져와 df1에 저장합니다.
df1 = df.head(10)
아래 방법을 사용해 product 열의 값이 'Car'와 일치하는 행을 추출합니다.
df1[df1['product']=='Car']
예제
이번에는 실제 구현 코드를 통해 더 자세히 이해해 보겠습니다.
import pandas as pd
df = pd.read_csv('products.csv')
print("Rows:",df.shape[0],"Columns:",df.shape[1])
df1 = df.head(10)
print(df1[df1['product']=='Car'])
출력 결과
Rows: 100 Columns: 8
id product engine avgmileage price height_mm width_mm productionYear
1 2 Car Diesel 21 16500 1530 1735 2020
4 5 Car Gas 18 17450 1530 1780 2018
5 6 Car Gas 19 15250 1530 1790 2019
8 9 Car Diesel 23 16925 1530 1800 2018