작업형 1 -3 iloc 관련 질문
df['총범죄'] 구할 때 iloc[:, 1:-1] 이라고 풀이하셨는데 날짜 강력범죄 절도범죄 폭력범죄 지능범죄 풍속범죄 교통범죄 경찰서 마지막에서 바로 앞부분까지만 출력하려고 -1을 한 건 이해가 갔습니다
근데 기출 5회 작업형 1 -3 문제를 보면 전체학생수를 구하는 문제에서 전체학생수의 위치도 마지막 바로 앞인데 iloc[0,-2] 여기서는 왜 -2 인지 궁금합니다.
마지막 앞부분인 것은 동일한데 왜 하나는 -1 이고 하나는 -2 인지 혼동이 오네욥
답변 2
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김근영님.
질문 주신 내용은 인덱싱 방법의 차이에 대한 혼란에서 비롯된 것 같습니다. pandas의 iloc는 행과 열 인덱스를 사용하여 데이터를 선택할 때, 음수를 사용하여 뒤에서부터 인덱싱할 수 있다는 점에서 유용합니다. 이때, -1은 “마지막 열”을 의미하고, -2는 “마지막에서 두 번째 열”을 의미합니다.
따라서, iloc[:, 1:-1]은 모든 행과, 두 번째 열부터 마지막 열의 바로 앞 열까지를 선택하는 것이며, 이는 마지막 열을 제외한 모든 열을 선택한다는 의미입니다. 반면, iloc[0, -2]는 첫 번째 행에 대해 마지막에서 두 번째 열을 선택하게 됩니다.
기출 5회 작업형 1-3 문제에서 전체 학생수 위치가 마지막에서 두 번째이기 때문에 -2로 인덱싱한 것이며, 이 구조는 데이터프레임 내 열의 순서에 따라 달라질 수 있습니다. 즉, 데이터프레임의 열의 순서와 구조에 따라 -1, -2 등을 사용하여 원하는 열을 선택하게 되는 것입니다.
아래에 관련된 유사 질문 링크를 첨부해 드립니다. 이 링크들은 질문에 대해 더 많은 예시와 설명을 제공해 줄 것입니다.
- 5회 기출유형(작업형1) 3번: 5회 기출유형에서 loc와 iloc 차이 이해하기
- iloc 관련 질문: iloc 사용 시, -1과 -2의 차이점
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
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