일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 워드클라우드
- 빅데이터분석기사
- iloc
- 대응표본
- 크롤링
- 빅데이터
- ADsP
- 주성분분석
- Python
- 파이썬
- 텍스트분석
- dataframe
- pandas
- 군집화
- PCA
- Lambda
- 오버샘플링
- 데이터분석준전문가
- t-test
- opencv
- datascience
- 데이터분석
- 데이터불균형
- numpy
- DBSCAN
- 독립표본
- 언더샘플링
- 데이터분석전문가
- ADP
- LDA
Archives
목록iloc (1)
Data Science LAB
[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],..
🐍 Python/Pandas
2022. 3. 10. 21:02