DataFrame 원하는 column(컬럼)만 선택하기

학습목표

  1. dataframe column 선택하기

column 선택하기

  • 기본적으로 [ ]는 column을 추출
  • 컬럼 인덱스일 경우 인덱스의 리스트 사용 가능
    • 리스트를 전달할 경우 결과는 Dataframe
    • 하나의 컬럼명을 전달할 경우 결과는 Series
import pandas as pd

# data 출처: https://www.kaggle.com/hesh97/titanicdataset-traincsv/data
train_data = pd.read_csv('./train.csv')
train_data.head()
PassengerId Survived Pclass Name Sex Age SibSp Parch Ticket Fare Cabin Embarked
0 1 0 3 Braund, Mr. Owen Harris male 22.0 1 0 A/5 21171 7.2500 NaN S
1 2 1 1 Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th... female 38.0 1 0 PC 17599 71.2833 C85 C
2 3 1 3 Heikkinen, Miss. Laina female 26.0 0 0 STON/O2. 3101282 7.9250 NaN S
3 4 1 1 Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel) female 35.0 1 0 113803 53.1000 C123 S
4 5 0 3 Allen, Mr. William Henry male 35.0 0 0 373450 8.0500 NaN S

하나의 컬럼 선택하기

train_data['Survived'] #컬럼명 꼭 써주자!

0      0
1      1
2      1
3      1
4      0
      ..
886    0
887    1
888    0
889    1
890    0
Name: Survived, Length: 891, dtype: int64

복수의 컬럼 선택하기

train_data[['Survived', 'Name', 'Age', 'Embarked']]
Survived Name Age Embarked
0 0 Braund, Mr. Owen Harris 22.0 S
1 1 Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th... 38.0 C
2 1 Heikkinen, Miss. Laina 26.0 S
3 1 Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel) 35.0 S
4 0 Allen, Mr. William Henry 35.0 S
... ... ... ... ...
886 0 Montvila, Rev. Juozas 27.0 S
887 1 Graham, Miss. Margaret Edith 19.0 S
888 0 Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie" NaN S
889 1 Behr, Mr. Karl Howell 26.0 C
890 0 Dooley, Mr. Patrick 32.0 Q

891 rows × 4 columns