[Python] 파이썬 판다스(Pandas) - 다중 조건의 데이터 값과 행 가져오기

사진: Unsplash 의 Lukas W.

판다스에서 다중 조건으로 데이터 값을 필터링하고 원하는 행을 선택하는 방법은 여러 가지가 있다. 가장 흔한 방법 중 하나는 loc 또는 iloc를 사용하여 특정 조건을 충족하는 행을 선택하는 것이다.

아래의 데이터 프레임으로 다중조건 필터링을 해보자.

>> df = pd.DataFrame({'Employee ID':[111, 222, 333, 444],
                   'Employee Name':['Chanel', 'Steve', 'Mitch', 'Bird'],
                   'Salary [$/h]':[35, 29, 38, 20],
                   'Years of Experience':[3, 4 ,9, 1]})
>> df

판다스의 비교연산자

우선 판다스는 파이썬 기반으로 만들어진 라이브러리인데 비교연산자는 조금 다른 점을 인지하고 사용해야 한다.

1. 동등 비교
   • ==: 값이 같은지 확인한다.
   • !=: 값이 다른지 확인한다 .
2. 부등호 비교
   • >: 크다를 확인한다 .
   • <: 작다를 확인한다 .
   • >=: 크거나 같다를 확인한다  .
   • <=: 작거나 같다를 확인한다  .
3. 논리 연산자
   • &: 논리 AND 연산을 수행한다  .
   • |: 논리 OR 연산을 수행한다  .
   • ~: 논리 NOT 연산을 수행한다.
4. 멤버십(속함) 연산자
   • in: 값이 컬렉션에 속하는지 확인한다.
   • not in: 값이 컬렉션에 속하지 않는지 확인한다.

 

1가지 조건의 데이터 가져오기

1가지 조건의 데이터를 가져오면 Series 형태로 출력된다.

# 경력이 3년 이상인 사람의 데이터를 가져오시오.
>> df['Years of Experience'] >=3
0     True
1     True
2     True
3    False
Name: Years of Experience, dtype: bool

1가지 조건을 충족하는 행을 모두 가져오고 싶다면 loc,iloc 를 사용하여 행을 가져올 수 있다.

>> df.loc[df['Years of Experience'] >=3,]

 

다중조건 데이터 필터링

논리 연산자로 다중 조건을 만족하는 데이터 값과 행을 가져올 수 있다.
판다스에서의 부등식을 조합할 땐 파이썬, 자바 논리 연산자와 다르게 쓴다.
그리고(AND)는 '&', 또는(OR)는 '|' 를 사용한다.

경력이 3년 이하이거나 8년 이상인 사람의 이름을 가져오자.

>> (df['Years of Experience'] <=3) | (df['Years of Experience'] >=8)
0     True
1    False
2     True
3     True
Name: Years of Experience, dtype: bool

경력이 3년 이상이고, 시급이 30달러 이상인 사람의 데이터를 가져오시오.

>> df.loc[(df['Years of Experience'] >=3) | (df['Salary [$/h]']>=30),]

 

조건을 만족하는 해당 컬럼만 가져오기

loc 함수를 활용해 행에는 조건문과, 열 부분엔 리스트를 사용해서 두가지 이상의 컬럼명을 넣는다.

시급이 가장 높은 사람의 이름과 시급을 가져오시오.

>> df['Salary [$/h]'].max()
38
>> df['Salary [$/h]'] == df['Salary [$/h]'].max()
0    False
1    False
2     True
3    False
Name: Salary [$/h], dtype: bool
>> df.loc[df['Salary [$/h]'] == df['Salary [$/h]'].max(),['Employee Name','Salary [$/h]']]