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# 열과 행 선택

데이터를 분석할 때는 관심 있는 열만 고르거나, 일부 행만 확인하는 등 특정 부분에 집중해야 할 때가 많습니다.  

판다스에서는 `열 레이블`, `행 위치`, `인덱스 레이블`을 사용해 이를 수행할 수 있습니다.  

<br/>

## 열 선택하기  

열을 선택하는 가장 확실한 방법은 대괄호 안에 열 이름을 넣는 방식입니다.

```python title="열 이름으로 선택"
data = {
    "country": ["대한민국", "일본", "중국"],
    "population": [52, 125, 1420]
}
df = pd.DataFrame(data)

df["population"]
```

이 코드는 `Series`객체를 반환합니다. 이 결과를 변수에 저장해 활용하거나, 조건문과 결합하거나, 계산에 직접 사용할 수도 있습니다.

> 참고: `df.ColumnName`처럼 점 표기법을 사용하는 방법도 있지만, 열 이름이 유효한 파이썬 식별자일 때만 동작하므로 일반적으로는 권장하지 않습니다.

<br/>

## 행 선택하기

Pandas에서 특정 행(Row)을 선택할 때는 두 가지 방법을 사용할 수 있습니다.

* `iloc[]`: 위치(index) 기반으로 접근
* `loc[]`: 레이블(label) 기반으로 접근

```python title="위치로 첫 번째 행 선택"
df.iloc[0]
```

```python title="레이블 0인 행 선택"
df.loc[0]
```

두 방법 모두 하나의 행을 `Series` 형태로 반환합니다.

<br/>

## 특정 값 선택하기

아래와 같이 `loc`를 사용하면 행과 열을 결합해 특정 셀의 값을 선택할 수 있습니다.

```python title="단일 값 선택"
df.loc[0, "population"]
```

위 코드는 "인구" 열에서 `첫 번째 행(인덱스 0)`에 해당하는 값을 가져옵니다.

즉, 표 형태의 데이터에서 특정 좌표에 있는 값을 직접 지정해 추출하는 방식입니다.

사용법은 다음과 같습니다.

- `df.loc[행_라벨, 열_이름]` 형태로 사용
- 행 레이블은 문자열이나 정수로 지정
- 열 이름은 문자열로 지정

<br/>

## 요약

| 선택자             | 접근 방식       | 예시                |
| ------------------ | --------------- | ------------------- |
| `df["col"]`        | 열 이름 기준    | `df["나이"]`        |
| `df.iloc[i]`       | 위치 기반 행    | `df.iloc[3]`        |
| `df.loc[i]`        | 레이블 기반 행  | `df.loc[3]`         |
| `df.loc[i, "col"]` | 셀              | `df.loc[3, "나이"]` |

`df.ColumnName`을 사용하는 것은 열 이름이 유효한 파이썬 식별자일 때만 동작하므로, Pandas에서 열을 선택하는 가장 신뢰할 만한 방법이 아닙니다. 권장되는 방법은 대괄호와 열 이름을 사용하는 것으로, 예를 들어 `df['열이름']`처럼 쓰면 열 이름 형태와 무관하게 동작합니다.

### Pandas DataFrame에서 열을 선택할 때 `df.ColumnName`(점 표기법)을 신뢰성 있게 사용할 수 있다.

선택자	접근 방식	예시
`df["col"]`	열 이름 기준	`df["나이"]`
`df.iloc[i]`	위치 기반 행	`df.iloc[3]`
`df.loc[i]`	레이블 기반 행	`df.loc[3]`
`df.loc[i, "col"]`	셀	`df.loc[3, "나이"]`

열과 행 선택

열 선택하기

행 선택하기

특정 값 선택하기

요약

Pandas DataFrame에서 열을 선택할 때 df.ColumnName(점 표기법)을 신뢰성 있게 사용할 수 있다.

Pandas DataFrame에서 열을 선택할 때 `df.ColumnName`(점 표기법)을 신뢰성 있게 사용할 수 있다.