4. pandas Series - boolean selection

pandas series를 이용해 boolean selection을 공부해보자.

 

다행히 이는 numpy에서 boolean과 크게 다른 점이 없다.

 

import numpy as np
import pandas as pd

- Boolean selection

• boolean Series가 []와 함께 사용되면 True 값에 해당하는 값만 새로 반환되는 Series객체에 포함됨
• 다중(multiple)조건의 경우, &(and), |(or)를 사용하여 연결 가능하다.

# <in>
s = pd.Series(np.arange(10), np.arange(10)+1)
s


# <out>
1     0
2     1
3     2
4     3
5     4
6     5
7     6
8     7
9     8
10    9
dtype: int64

# <in>
s > 5


# <out>
1     False
2     False
3     False
4     False
5     False
6     False
7      True
8      True
9      True
10     True
dtype: bool

value의 값이 5보다 크면 True를 반환한다.

# <in>
s[s>5]


# <out>
7     6
8     7
9     8
10    9
dtype: int64

value의 값이 5보다 큰 인덱스(True)인 값만 인덱싱해준다.

# <in>
s.index > 5

s[s.index > 5]


# <out>
6     5
7     6
8     7
9     8
10    9
dtype: int64

.index함수를 사용해 인덱스로 boolean selection을 할 수 있다.

 

- 다중조건 boolean selection

# <in>
s[(s > 5) & (s < 8)]


# <out>
7    6
8    7
dtype: int64

 

아래의 두 코드의 차이점을 이해해보자.

# <in>
(s >= 7).sum()

(s[s>=7]).sum()


# <out>
3

24

첫 번째 코드는 value의 값이 7보다 큰 것의 개수의 합

 

두 번째 코드는 value의 값이 7보다 큰 것들의 합 으로 해석할 수 있다.