[Python] 데이터 필터링하기 :: .loc

 

- 층별화 : 범주형 데이터의 항목의 특성에 따라, 다른 데이터의 통계적 특성이 달라짐

- 데이터 필터 (Filter) : 특정 조건에 따라 데이터를 나눠 확인, 처리  

 

첫 번째 사례

 

* 월 렌탈비용이 10만원 이상인 계약 명단을 확인

cond1 = (df1 ['Amount_Month'] >= 100000)
df1. loc [cond1]   # loc (location): Series에서 True 값으로 잡힌 index에 해당하는 데이터를 추출

 df1[cond1]   로도 똑같이 나오지만, loc를 이용하면 파생변수를 만들 수 있음. 
 ex. 10만 이상이면 A, 미만이면 B로 분류하는 모델 -> loc 있어야 만들 수 있음

 

 

 

* 월 렌탈비용은 10만원 이상이고 연체건수는 2건 미만인 계약 명단을 추출

cond1 = (df1['Amount_Month'] >= 100000)
cond2 = (df1['Overdue_count'] < 2)               # 괄호는 안 써도 되지만, 연산 순서 때문에 ()를 씀 
df1.loc [cond1 & cond2]    # 위 두 조건을 모두 만족하는 데이터를 추출

 

cond1, cond2로 저장

 

 

 

* 판매 유형 Sales_Type이 '렌탈'에 해당하는 데이터만 추출. (특정 항목값만 추출)

cond1 = df1 [ 'Sales_Type'] == '렌탈'
df1.loc[cond1]