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대괄호 한 번 (Series):
대괄호를 한 번 사용하면 pandas의 Series 객체를 선택하게 됩니다.
Series는 1차원 배열과 유사한 데이터 구조입니다.
인덱스(index)와 값(value)으로 구성되어 있습니다.
DataFrame의 한 열(column)을 선택할 때 대괄호 한 번을 사용합니다.
예시:
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
series = df['A']
print(type(series))
대괄호 두 번 (DataFrame):
대괄호를 두 번 사용하면 pandas의 DataFrame 객체를 선택하게 됩니다.
DataFrame은 2차원 테이블 형태의 데이터 구조입니다.
행(row)과 열(column)로 구성되어 있습니다.
대괄호 안에 리스트나 슬라이싱을 사용하여 여러 열을 선택할 때 대괄호 두 번을 사용합니다.
예시:
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
subset_df = df[['A']]
print(type(subset_df))
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
kccjjang님, 대괄호를 사용하는 구분에 대해 질문하셨군요. 이 부분은 Pandas 라이브러리를 사용할 때 데이터를 가공하거나 접근하는 방법 중 하나입니다.
Pandas에서는 기본적으로 DataFrame
객체를 사용합니다. DataFrame
은 행과 열이 있는 2차원 테이블 형태의 데이터 구조를 말합니다. 반면에, Series
는 DataFrame
의 한 열에 해당하는 데이터를 1차원으로 표현한 것입니다.
df['column_name']
), DataFrame
에서 해당 컬럼의 데이터를 선택하여 Series
객체로 반환합니다.df[['column_name']]
), 해당 컬럼만을 포함하는 새로운 DataFrame
객체로 반환합니다.예를 들어, 하나의 컬럼을 선택해야 하고 그 결과를 Series
로 받고 싶을 때는 한 번의 대괄호를 사용합니다. 만약 여러 컬럼을 선택하거나, 하나의 컬럼이라도 결과를 DataFrame
형태로 유지하고 싶을 때는 대괄호를 두 번 사용합니다.
다음은 관련된 답변 링크들입니다. 각 링크에서는 대괄호와 관련된 더 자세한 설명과 예제를 찾을 수 있습니다:
위의 링크들은 각각 대괄호 사용과 시리즈, 데이터프레임의 차이를 설명하고 있습니다. 예시와 함께 각 상황에서 어떻게 대괄호를 사용하는지를 알 수 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
print 했을 때 보이는게 같은지 물어본거죠?
시험환경 print 했을 때 비슷하게 보입니다. 약간의 차이는 있어요
위: 시리즈 (name과 type가 함께 나옴)
아래 데이터프레임
type()을 통해 정확히 확인할수 있어요!