행 기준 데이터 불러오기 (loc)

안녕하세요.

질문주신 두 가지 방법에 대해서는 속도차이는 별로 없습니다.

가장 큰 차이점은 열이름에 공백이나 특수문자가 들어갔을 때 df.열이름 으로 사용할 수가 없습니다.

또, 연산의 속도차이는 %timeit을 통해 직접 프로파일링 해보시면 두 가지 방법의 속도 차이를 좀 더 정확하게 보실 수 있습니다.

%timeit df.열이름.describe() 

%timeit df["열이름"].describe()

이렇게 두 가지 방법으로 비교해 보세요!

그리고 df["열이름"] 으로 표현하면 1차원 시리즈로 반환이 되고

df[["열이름"]] 으로 표현하면 2차원 데이터프레임으로 반환이 됩니다.

pandas으로 불러온 데이터를 처리하는 과정에서

df.열이름                 df["열이름"]

위 두가지 코드에서 특별한 차이점이 있는지 궁금합니다~

예를 들어 df.열이름.describe() 와 df["열이름"].describe 에서 연산의 속도차이가 있나요?

후자는 2차원으로도 표현 가능한 것 같은데 그 외로는 별차이가 없나요~~?

안녕하세요. 

질문 주신 내용은 .iloc를 사용하시면 0부터 시작하는 인덱스 번호로 데이터를 색인할 수 있습니다.

그리고 .loc 했을 때 인덱스가 숫자이기 때문에 .loc[0] 을 했을 때 첫번째 행을 불러올 수 있는 것입니다.

그래서 .loc는 행의 숫자보다는 인덱스값으로 불러온다가 더 정확한 표현입니다.

.iloc 로 인덱스 번호를 통해 행, 열의 값을 색인해 보세요!