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df.loc으로 인덱싱
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8분대에
df_academy_selected=df_academy[df_academy['상권업종소분류명'].isin(academy_count_1000.index)]
이 부분에서 제가 이해한 바로는
df_academy['상권업종소분류명'].isin(academy_count_1000.index)가 상권 업종소분류명 중에서 1000개 이상 등장한 것들만 필터링을 해서
True와 False로 이루어진 시리즈가 나왔다는 것은 이해가 되었습니다
이제 df_academy로 한번 더 씌워서 조건에 해당하는 데이터들만 보려고 하는 것 같은데요
이때 왜 loc을 쓰지 않는지 궁금합니다.
[df_academy['상권업종소분류명'].isin(academy_count_1000.index)] 이것 자체가 행의 조건이라고 생각되어서 loc 을 써줘야한다고 생각했는데 loc없어도되는 이유가 궁금합니다. 그냥 True False로 이루어진 값은 loc을 굳이 쓰지 않아도 되는건가요?
퀴즈
데이터프레임을 로드할 때, 데이터가 쉼표(,)가 아닌 특정 구분자로 구분되어 있다면 어떤 파라미터를 사용해야 할까요?
path
delimiter
sep
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답변 1
0
박조은
지식공유자
안녕하세요!
좋은 질문을 주셨네요!
.loc 는 사용해도, 사용하지 않아도 무방합니다.
질문주신 것처럼 .loc 로 불리언 인덱싱 값을 가져와도 되고 df[불리언인덱싱결과]로 가져와도 됩니다.
아래와 같은 방법으로 인덱싱 할 수 있는데 딱히 이유가 있어서 loc를 가져온 것은 아닙니다.
df.loc[행]
df.loc[행, 열]
df.loc[조건식, 열]
df[조건식]
사용하기 편하신 방법으로 사용해 주세요!