파이썬 라이브러리20 pandas 데이터프레임: boolean을 통한 데이터 추출

df = pd.DataFrame({'Employee ID':[111, 222, 333, 444],
                   'Employee Name':['Chanel', 'Steve', 'Mitch', 'Bird'],
                   'Salary [$/h]':[35, 29, 38, 20],
                   'Years of Experience':[3, 4 ,9, 1]})

이러한 데이터에서 경력이 3년 이상인 데이터가 필요 하다면

경력 부분 컬럼인 'Years of Experience'을 엑세스 하고 3년이상인 데이터만 필터링 하면된다

 

df['Years of Experience'] >=3

Out

0     True
1     True
2     True
3    False
Name: Years of Experience, dtype: bool

 

모든 데이터를 가져와야 하기 때문에

loc 함수를 이용 하고, 컬럼은 따로 쓰지 않는다

 

df.loc[ df['Years of Experience'] >=3  ,  ]

 

만약 여기서 연봉,사번,이름등 가저오고 싶은 데이터 컬럼이 있다면 [ , ] 오른쪽 안에 표시해주면 됨

 

 

 

조건에 따라 계속 변하는것도 포인트

 

경력이 4년이상 8년 이하인 사람의 데이터를 가져오시오

 

4년 이상 경력

df['Years of Experience'] >=4

Out

0    False
1     True
2     True
3    False
Name: Years of Experience, dtype: bool

 

8년이하 경력

df['Years of Experience'] >=4

Out

0    False
1     True
2     True
3    False
Name: Years of Experience, dtype: bool

 

(df['Years of Experience'] >=4) & (df['Years of Experience'] <= 8)​

0    False
1     True
2    False
3    False
Name: Years of Experience, dtype: bool

이런식으로 조건 수정

 

 

시급이 가장 높은 사람

찾아야 하는 조건과  기본조건이 같은 값으로 세팅 하면 됨

df['Salary [$/h]'].max()

이게 최고 시급이면 시급이 최고 시급인 사람의 행을 찾으면됨

df['Salary [$/h]'] == df['Salary [$/h]'].max()

당연히 다른 컬럼을 원한다면 채워 넣으면 됨