02단계 · 표 다루기 (pandas)
loc 와 iloc — 이름으로 vs 번호로
`loc` 는 이름(라벨)으로, `iloc` 는 위치 번호로 고른다는 것을 구분해서 쓴다.
먼저 알아볼게요
코드로 이동 ↓df.loc[행조건, 열이름] 은 이름으로 고른다. df.iloc[행번호, 열번호] 는 위치 번호로 고른다.
모양은 하나만 외우면 된다: df.loc[ 행 조건 , 열 이름 ]. 1유형 풀이에서 되풀이해 쓰게 되는 줄이다.
iloc 의 범위는 슬라이스 규칙을 따른다 — df.iloc[0:3, 0:2] 는 0·1·2 행과 0·1 열이고 3행·2열은 포함하지 않는다.
loc 의 행 자리에는 df["부서"] == "개발" 같은 조건을 그대로 넣을 수 있다. 조건은 True/False 묶음이고, True 인 행만 남는다.
열 자리에 이름 하나를 주면 Series, 이름 리스트를 주면 DataFrame 이 나온다. 앞 수업의 대괄호 규칙이 여기에도 그대로 적용된다.
이렇게 써요
import pandas as pd
df = pd.read_csv("emp.csv")
print(df.iloc[2, 4])
print(df.loc[2, "연봉"])
print(df.loc[df["직급"] == "부장", "이름"].tolist()[:3])기억할 한 가지
df.loc[ 행 조건 , 열 이름 ] — 조건으로 행을 고르고 이름으로 열을 고르는 이 한 줄을 손에 익힌다.
직접 해보기
emp.csv 에서 ① iloc 로 0행 1열 ② loc 로 0행 이름 ③ iloc[0:3, 0:2] ④ 부서가 개발 인 행의 연봉 합 ⑤ 부서가 개발 인 행의 이름·연봉 두 열의 shape 를 출력하세요.
제공 파일 1개 · 내용 보기
파일은 준비되어 있어요. 코드에서 이름으로 불러오세요.
emp.csv
사번,이름,부서,직급,연봉,근속연수,고객만족도,입사일 1001,김서준,인사,사원,3230,2,3.8,2024-08-28 1002,이지우,인사,사원,4083,3,4.2,2023-07-26 1003,박도윤,인사,사원,3222,1,3.4,2025-09-24 1004,최하은,지원,부장,7395,18,4.6,2008-06-09 1005,정예준,영업,부장,8075,17,,2009-05-20 1006,강수아,인사,부장,7466,18,4.7,2008-06-01 1007,조민준,지원,대리,4558,5,4.7,2021-01-28 1008,윤지아,영업,과장,5796,,4.6,2015-04-13 1009,장시우,지원,과장,5878,13,4.6,2013-12-15 1010,임하윤,지원,대리,4686,9,3.3,2017-05-19 1011,한도현,지원,부장,7426,20,4.3,2006-07-27 1012,오채원,영업,사원,3545,4,,2022-06-25 1013,신건우,영업,사원,3724,1,3.8,2025-02-19 1014,권서연,영업,대리,4327,7,3.2,2019-05-06 1015,황준서,개발,부장,7732,21,4.7,2005-05-13 1016,안다은,영업,사원,3823,4,4.2,2022-01-13 1017,송지호,개발,부장,7262,19,4.4,2007-07-27 1018,전유진,지원,과장,6006,15,3.6,2011-03-16 1019,홍현우,개발,과장,5806,14,4.7,2012-10-17 1020,문소율,지원,사원,4008,,3.2,2023-01-06 1021,양지훈,개발,부장,7754,13,3.4,2013-07-10 1022,배가은,개발,과장,5483,13,3.4,2013-03-21 1023,백태윤,지원,사원,3510,4,4.1,2022-10-07 1024,유서윤,인사,사원,3477,2,,2024-06-22 1025,남주원,지원,사원,3581,1,3.3,2025-06-12 1026,노예린,영업,대리,4410,4,4.9,2022-06-04 1027,하시윤,지원,부장,7820,21,3.6,2005-04-15 1028,구다인,인사,사원,3846,1,3.2,2025-11-08 1029,서준혁,인사,대리,4549,4,3.2,2022-06-24 1030,민하율,개발,부장,7903,15,3.2,2011-12-03
내 코드 Python
Python 준비 중… 처음 한 번만 내려받아요
들여쓰기: Tab · 편집기에서 나가기: Esc 다음 Tab
실행 결과
실행하면 코드가 출력한 내용이 여기에 나타나요.
막혔을 때
풀이와 비교하기
내 코드와 한 줄씩 비교해 보세요. 풀이를 보는 것만으로 완료되지는 않아요.
import pandas as pd
df = pd.read_csv("emp.csv")
print(df.iloc[0, 1])
print(df.loc[0, "이름"])
print(df.iloc[0:3, 0:2])
print(df.loc[df["부서"] == "개발", "연봉"].sum())
print(df.loc[df["부서"] == "개발", ["이름", "연봉"]].shape)