명시적 / 묵시적 인덱스 접근

pandas는 Python 프로그래밍 언어를 기반으로 한 데이터 분석과 조작을 위한 라이브러리입니다. pandas에서도 명시적 인덱스 접근과 묵시적 인덱스 접근의 개념이 데이터프레임(DataFrame)과 시리즈(Series) 객체를 다룰 때 중요합니다.

명시적 인덱스 접근 (Explicit Index Access) - loc

pandas에서는 loc 속성을 사용하여 명시적으로 인덱스를 지정하여 데이터에 접근할 수 있습니다. 이 방식은 인덱스 레이블을 사용하여 데이터에 접근하고 조작합니다. loc를 사용하면 행과 열의 레이블을 지정하여 해당 위치의 데이터에 접근할 수 있습니다.
예를 들어, 다음과 같이 DataFrame에서 loc를 사용하여 특정 행과 열에 접근할 수 있습니다:

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data, index=['row1', 'row2', 'row3'])

value = df.loc['row2', 'A']  # 'row2' 행의 'A' 열 데이터에 접근
df.loc['row1', 'B'] = 10     # 'row1' 행의 'B' 열 데이터 변경

묵시적 인덱스 접근 (Implicit Index Access) - iloc

iloc 속성은 묵시적으로 정수 인덱스를 사용하여 데이터에 접근하는 방식입니다. 이 방법은 행과 열의 정수 인덱스를 지정하여 데이터에 접근하고 조작합니다.
다음은 iloc를 사용하여 DataFrame의 특정 위치에 접근하는 예제입니다:

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

value = df.iloc[1, 0]  # 두 번째 행의 첫 번째 열 데이터에 접근
df.iloc[0, 1] = 10    # 첫 번째 행의 두 번째 열 데이터 변경

loc와 iloc은 각각 명시적 인덱스 접근과 묵시적 인덱스 접근을 지원하는 메서드로, 데이터프레임이나 시리즈의 특정 위치에 접근하고 값을 변경하는 데 사용됩니다.

해당 게시글은 ChatGPT의 도움을 받아 작성되었습니다.