[Python] loc/iloc 차이점

Pandas를 이용해서 데이터를 선택할 때, iloc과 loc을 자주 사용하게 되는데, 가끔 헷갈려서 두 연산자에 대해 포스팅 해보려고 한다!

 

 

위치 기반 인덱싱

위치 기반 인덱싱은 0을 출발점으로 하는 가로, 세로축 좌표 기반의 행과 열위치를 기반으로 데이터를 지정한다. 따라서 행, 열 값으로 정수가 입력되며, iloc[] 연산자는 위치 기반 인덱싱에 해당한다. 

iloc[]은 행과 열 값으로 integer 또는 integer형의 슬라이싱, 팬시 리스트 값을 입력해줘야 한다. 

 

먼저, 연습용으로 데이터프레임을 하나 생성해줍니다. 

import pandas as pd
data = {'Name' : ['Red','Blue','Yellow','Green'],
       'Year' : [2020,2021,2022,2023],
       'Gender' : ['Male','Female','Male','Male']}
df = pd.DataFrame(data,index=['one','two','three','four'])
df

 

데이터 프레임의 인덱싱은 문자로 지정해주었다. 

 

 

df.iloc[0,0]

[0,0]을 입력하면 데이터프레임의 첫 번째 행, 첫 번째 열의 데이터를 추출한다. 

 

df.iloc[0,'Name']

정수가 아닌 명칭을 입력하면 다음과 같이 오류가 발생한다. 

 

 

df_reset = df.reset_index()
df_reset = df_reset.rename(columns={'index':'old_index'})
df_reset

먼저, 기존의 인덱스를 리셋하고, 지정한 인덱스는 하나의 컬럼으로 생성한다.

 

 

df.iloc[0,1]

첫 번째행(0)의 두번 째 열(1)의 위치에 있는 값인 2020을 반환한다. 

 

 

 

 

 

 

 

명칭 기반 인덱싱

명칭 (Label) 기반 인덱싱은 컬럼의 명칭을 기반으로 위치를 지정하는 방식이다. 명칭으로 열의 위치를 지정하는 방식으로, loc[] 연산자는 명칭 기반 인덱싱에 해당한다. 

df.loc['one','Name']

인덱스 값이 'one'인 행의 컬럼명이 'Name'인 데이터를 추출한다. 

 

df.loc[1,'Name']

인덱스 값에 1을 넣으면, 인덱스 값이 1인 행이 없기 때문에 오류가 반환된다. 

 

 

df_reset = df.reset_index()
df_reset = df_reset.rename(columns={'index':'old_index'})
df_reset

인덱스 값을 설정하지 않았을 때처럼 리셋을 해준 뒤(0부터 시작하는 숫자),

 

 

df_reset.loc[0,'Name']

인덱스 값에 0을 입력해주면 정상적으로 출력된다. 

 

 

df_reset.loc[0:1,'Name']

loc[0:1]을 적용하면, 2개의 데이터가 반환된다. 

 

 

df_reset.iloc[0:1,1]

iloc[0:1]을 적용하면, 1개의 데이터가 반환된다. 

 

📍일반적으로 슬라이싱을 '시작값:종료값'으로 적용하면, 시작값~종료 값-1까지의 범위를 의미하지만, loc[]에 슬라이싱 기호를 적용하면 종료값까지 포함하는 것을 의미한다.