Dataframe Pandas의 첫 번째 행 가져 오기
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pandas.DataFrame.iloc속성을 사용하여 Pandas DataFrame의 첫 번째 행 가져 오기 - 지정된 조건에 따라 Pandas 데이터 프레임에서 첫 번째 행 가져 오기
이 튜토리얼에서는pandas.DataFrame.iloc 속성과pandas.DataFrame.head()메서드를 사용하여 Pandas DataFrame에서 첫 번째 행을 가져 오는 방법을 설명합니다.
아래 예제의 DataFrame을 사용하여 Pandas DataFrame에서 첫 번째 행을 가져 오는 방법을 설명합니다.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"C_1": ["A", "B", "C", "D"],
"C_2": [40, 34, 38, 45],
"C_3": [430, 980, 200, 350],
}
)
print(df)
출력:
C_1 C_2 C_3
0 A 40 430
1 B 34 980
2 C 38 200
3 D 45 350
pandas.DataFrame.iloc 속성을 사용하여 Pandas DataFrame의 첫 번째 행 가져 오기
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"C_1": ["A", "B", "C", "D"],
"C_2": [40, 34, 38, 45],
"C_3": [430, 980, 200, 350],
}
)
row_1 = df.iloc[0]
print("The DataFrame is:")
print(df, "\n")
print("The First Row of the DataFrame is:")
print(row_1)
출력:
The DataFrame is:
C_1 C_2 C_3
0 A 40 430
1 B 34 980
2 C 38 200
3 D 45 350
The First Row of the DataFrame is:
C_1 A
C_2 40
C_3 430
Name: 0, dtype: object
DataFrame df의 첫 번째 행을 표시합니다. 첫 번째 행을 선택하려면 첫 번째 행의 기본 인덱스 즉, DataFrame의 iloc속성이있는 0을 사용합니다.
pandas.DataFrame.head()메서드를 사용하여 Pandas DataFrame에서 첫 번째 행 가져 오기
pandas.DataFrame.head()메소드는 DataFrame의 최상위 5 개 행이있는 DataFrame을 반환합니다. 선택할 수있는 최상위 행의 수를 나타내는pandas.DataFrame.head()메서드에 인수로 숫자를 전달할 수도 있습니다. pandas.DataFrame.head()메서드에 인수로 1을 전달하여 DataFrame의 첫 번째 행만 선택할 수 있습니다.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"C_1": ["A", "B", "C", "D"],
"C_2": [40, 34, 38, 45],
"C_3": [430, 980, 200, 350],
}
)
row_1 = df.head(1)
print("The DataFrame is:")
print(df, "\n")
print("The First Row of the DataFrame is:")
print(row_1)
출력:
The DataFrame is:
C_1 C_2 C_3
0 A 40 430
1 B 34 980
2 C 38 200
3 D 45 350
The First Row of the DataFrame is:
C_1 C_2 C_3
0 A 40 430
지정된 조건에 따라 Pandas 데이터 프레임에서 첫 번째 행 가져 오기
DataFrame에서 지정된 조건을 충족하는 첫 번째 행을 추출하려면 먼저 지정된 조건을 충족하는 행을 필터링 한 다음 위에서 설명한 방법을 사용하여 필터링 된 DataFrame에서 첫 번째 행을 선택합니다.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"C_1": ["A", "B", "C", "D"],
"C_2": [40, 34, 38, 45],
"C_3": [430, 980, 500, 350],
}
)
filtered_df = df[(df.C_2 < 40) & (df.C_3 > 450)]
row_1_filtered = filtered_df.head(1)
print("The DataFrame is:")
print(df, "\n")
print("The Filtered DataFrame is:")
print(filtered_df, "\n")
print("The First Row with C_2 less than 45 and C_3 greater than 450 is:")
print(row_1_filtered)
출력:
The DataFrame is:
C_1 C_2 C_3
0 A 40 430
1 B 34 980
2 C 38 500
3 D 45 350
The Filtered DataFrame is:
C_1 C_2 C_3
1 B 34 980
2 C 38 500
The First Row with C_2 less than 45 and C_3 greater than 450 is:
C_1 C_2 C_3
1 B 34 980
열C_2의 값이 45보다 작고C_3 열의 값이 450보다 큰 첫 번째 행을 표시합니다.
또한query()메서드를 사용하여 DataFrame에서 행을 필터링 할 수 있습니다.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"C_1": ["A", "B", "C", "D"],
"C_2": [40, 34, 38, 45],
"C_3": [430, 980, 500, 350],
}
)
filtered_df = df.query("(C_2 < 40) & (C_3 > 450)")
row_1_filtered = filtered_df.head(1)
print("The DataFrame is:")
print(df, "\n")
print("The Filtered DataFrame is:")
print(filtered_df, "\n")
print("The First Row with C_2 less than 45 and C_3 greater than 450 is:")
print(row_1_filtered)
출력:
The DataFrame is:
C_1 C_2 C_3
0 A 40 430
1 B 34 980
2 C 38 500
3 D 45 350
The Filtered DataFrame is:
C_1 C_2 C_3
1 B 34 980
2 C 38 500
The First Row with C_2 less than 45 and C_3 greater than 450 is:
C_1 C_2 C_3
1 B 34 980
열 C_2의 값이 45 미만, 열 C_3 열의 값이 450보다 큰 모든 행을 query() 방식으로 필터링한 다음 head() 방식으로 filtered_df에서 첫 번째 행을 선택한다.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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