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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 대괄호에 열 이름을 넣는 것입니다.  

```python title="열 이름으로 선택"
df["인구"]
```

이는 `Series`를 반환합니다. 변수에 할당하거나, 조건과 결합하거나, 계산에 사용할 수 있습니다.

> `df.ColumnName`(점 표기법)은 열 이름이 유효한 파이썬 식별자일 때만 동작하므로 사용을 피하세요.

<br/>

## 행 선택하기

행을 선택하려면 다음 중 하나를 사용할 수 있습니다.

* `iloc[]`: 위치 기반 접근
* `loc[]`: 레이블 기반 접근

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

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

두 방법 모두 `Series` 형태로 하나의 행을 반환합니다.

<br/>

## 특정 값 선택하기

행과 열 선택을 결합해 하나의 셀 값을 가져올 수 있습니다.

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

이는 `"인구"` 열의 행 `0`에 있는 값을 가져옵니다.

<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.