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Python Pandas : head, tail (DataFrame에서 상위 행 또는 하위 행만 추출하기) 본문
Python/Python Pandas
Python Pandas : head, tail (DataFrame에서 상위 행 또는 하위 행만 추출하기)
CosmosProject 2021. 8. 3. 19:00728x90
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DataFrame의 행이 많아서 일부 행만 확인하고 싶을 때 또는 어떠한 이유로 처음 또는 끝의 일부 행만 추출해야할 때 사용할 수 있는 method가 있습니다.
Syntax
DataFrame.head() # 상위 5개 행 반환
DataFrame.tail() # 하위 5개 행 반환
DataFrame.head(n) # 상위 n개 행 반환
DataFrame.tail(n) # 하위 n개 행 반환
사용법은 위와 같습니다.
DataFrame에 적용할 수 있으며,
head는 기본적으로 DataFrame의 가장 위쪽 5개 행을 return해주고
tail은 기본적으로 DataFrame의 가장 아래쪽 5개 행을 return해줍니다.
head, tail의 parameter로 어떤 숫자를 넣게 되면 해당 숫자만큼의 행만큼 return해줍니다.
import pandas as pd
dict_item = {
'basis_dy': [
20200101, 20200102, 20200103,
20200101, 20200102, 20200103,
20200101, 20200102, 20200103,
20200101, 20200102, 20200103, 20200104],
'item_id': [
1, 1, 1,
2, 2, 2,
3, 3, 3,
4, 4, 4, 4],
'item_name': [
'a', 'a', 'a',
'b', 'b', 'b',
'c', 'c', 'c',
'd', 'd', 'd', 'd'],
'price': [
1000, 1000, 1010,
2000, 2100, 2050,
3000, 3100, 2950,
4000, 3950, 3900, 3980],
'quantity': [
100, 105, 98,
50, 51, 55,
201, 200, 220,
30, 40, 38, 50
]
}
df_item = pd.DataFrame(dict_item)
print(df_item)
print(type(df_item))
df_head = df_item.head()
print(df_head)
df_tail = df_item.tail()
print(df_tail)
-- Result
basis_dy item_id item_name price quantity
0 20200101 1 a 1000 100
1 20200102 1 a 1000 105
2 20200103 1 a 1010 98
3 20200101 2 b 2000 50
4 20200102 2 b 2100 51
5 20200103 2 b 2050 55
6 20200101 3 c 3000 201
7 20200102 3 c 3100 200
8 20200103 3 c 2950 220
9 20200101 4 d 4000 30
10 20200102 4 d 3950 40
11 20200103 4 d 3900 38
12 20200104 4 d 3980 50
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
basis_dy item_id item_name price quantity
0 20200101 1 a 1000 100
1 20200102 1 a 1000 105
2 20200103 1 a 1010 98
3 20200101 2 b 2000 50
4 20200102 2 b 2100 51
basis_dy item_id item_name price quantity
8 20200103 3 c 2950 220
9 20200101 4 d 4000 30
10 20200102 4 d 3950 40
11 20200103 4 d 3900 38
12 20200104 4 d 3980 50
위 예시를 보면
head는 가장 위쪽 5개 행,
tail은 가장 아래쪽 5개 행을 return해준 것을 알 수 있습니다.
import pandas as pd
dict_item = {
'basis_dy': [
20200101, 20200102, 20200103,
20200101, 20200102, 20200103,
20200101, 20200102, 20200103,
20200101, 20200102, 20200103, 20200104],
'item_id': [
1, 1, 1,
2, 2, 2,
3, 3, 3,
4, 4, 4, 4],
'item_name': [
'a', 'a', 'a',
'b', 'b', 'b',
'c', 'c', 'c',
'd', 'd', 'd', 'd'],
'price': [
1000, 1000, 1010,
2000, 2100, 2050,
3000, 3100, 2950,
4000, 3950, 3900, 3980],
'quantity': [
100, 105, 98,
50, 51, 55,
201, 200, 220,
30, 40, 38, 50
]
}
df_item = pd.DataFrame(dict_item)
print(df_item)
print(type(df_item))
df_head = df_item.head(3)
print(df_head)
df_tail = df_item.tail(3)
print(df_tail)
-- Result
basis_dy item_id item_name price quantity
0 20200101 1 a 1000 100
1 20200102 1 a 1000 105
2 20200103 1 a 1010 98
3 20200101 2 b 2000 50
4 20200102 2 b 2100 51
5 20200103 2 b 2050 55
6 20200101 3 c 3000 201
7 20200102 3 c 3100 200
8 20200103 3 c 2950 220
9 20200101 4 d 4000 30
10 20200102 4 d 3950 40
11 20200103 4 d 3900 38
12 20200104 4 d 3980 50
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
basis_dy item_id item_name price quantity
0 20200101 1 a 1000 100
1 20200102 1 a 1000 105
2 20200103 1 a 1010 98
basis_dy item_id item_name price quantity
10 20200102 4 d 3950 40
11 20200103 4 d 3900 38
12 20200104 4 d 3980 50
위 예시를 보면 head, tail method의 인자로서 3이라는 인자를 전달하였고
따라서 head는 가장 위쪽 3개 행,
tail은 가장 아래쪽 3개 행을 return해준 것을 알 수 있습니다.
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