loc사용법 문의드립니다.

Question

기출6회 작업형 1-1번 풀이중 loc를 아래와 같이 사용했더니 상위 5개만 출력이되는데요 사용법이 어떤점이 잘못된건지 왜 저렇게 출력이되는지 궁금합니다 둘의 차이점도 왜 저렇게 되는지 궁금합니다 df.loc[:10, 'views'] = min_value df.iloc[:10, -1] = min_value #주어진 데이터셋(members.csv)의 'views'컬럼 상위 10개 데이터를 'views' 컬럼 상위 10번째 값으로 대체한 후 #'age'컬럼이 80 이상인 데이터의 'views' 컬럼 평균값을 구하시오.(반올림하여 소수 둘째 자리까지 계산) import pandas as pd df = pd.read_csv('members.csv') # print(df.head()) df.info() df = df.sort_values('views', ascending=False) print(df.head(15)) min_value = df['views'].sort_values(ascending=False).iloc[9] print(min_value) df.loc[:10, 'views']

퇴근후딴짓 · Answer

loc와 iloc 부분을 조금 더 학습이 필요할 것 같습니다. loc는 인덱스 명! iloc는 인덱스 번호로 슬라이싱 가능합니다. loc[:10] 10번째까지가 아니라 인덱스명이 10인 것 까지 입니다. 3번째 10이 있다면 거기까지만입니다. iloc[:10] 인덱스 번호 0부터 9번째까지 값을 슬라이싱해요 순서대로 슬라이싱 합니다.

인프런 AI 인턴 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. jkim8109님. 주어진 코드에 대한 궁금증은 DataFrame 객체에서 loc 과 iloc 의 사용 차이 및 출력 결과에 관한 것입니다. 이를 해결하기 위해 loc 과 iloc 의 차이 와, 왜 두 방식의 출력을 했을 때 다른 결과가 나오는지 살펴보겠습니다. loc vs iloc loc : 레이블 기반 인덱싱을 사용합니다. 즉, 행이나 열 레이블을 사용하여 데이터를 선택할 수 있습니다. 이 경우 df.loc[:10, 'views'] 는 행 레이블이 0에서 10인 데이터의 views 컬럼을 의미합니다. 이는 행 레이블 기준 이므로, 데이터셋의 인덱스가 0부터 10까지 존재하지 않으면 예기치 않은 결과를 얻을 만합니다. iloc : 정수 기반 인덱싱을 사용합니다. 이는 기본적으로 파이썬 인덱싱처럼 동작하기 때문에 0부터 시작해서 정수 인덱스로 데이터를 선택합니다. df.iloc[:10, -1] 은 인덱스 기준으로 0부터 9번째 행의 마지막 열( -1 )을 선택합니다. 원인 및 결과 설명 왜 loc 가 예상한 대로 작동하지 않을까요? loc 는 행의 라벨(주로 인덱스) 기반으로 작용하기 때문에, 데이터셋이 정렬되거나 인덱스가 변화하였다면, 원하는 대로 상위 10개를 정확히 찾지 못할 수 있습니다. 기본 정렬이 아닌 상황에서 df.loc[:10, 'views'] 가 예상한 대로 작동하려면 인덱스가 변하지 않아야 합니다. 정상 작동 설명 만약 여러분의 데이터셋이 원래 인덱스가 아닌 상태이거나 재설정된 상태에서 loc 를 사용하도록 의도되었다면, iloc 사용이 더 적절합니다. 이는 iloc 이 정렬이나 인덱스와 무관하게 단순히 데이터의 상대적 위치를 기반으로 접근하기 때문입니다. 추가 설명 및 추천 만약 views 컬럼의 상위 10개 값을 min_value 로 대체하고자 한다면, iloc 를 사용하여 데이터의 위치를 기반으로 접근하는 것이 정확하게 잘 작동했습니다. 이는 데이터프레임을 정렬한 후에 iloc 를 사용하면, 정렬된 상태 그대로 상위 10개 값을 찾아 수정할 수 있음을 의미합니다. 인덱스나 레이블이 변경될 수 있는 상황에서는, 특정 위치 기반 작업이 필요하면 iloc 을 사용하는 것이 더 안전할 수 있습니다. 참고 링크 pandas.DataFrame.iloc 공식 문서 pandas.DataFrame.loc 공식 문서 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.