02단계 · 표 다루기 (pandas)
조건으로 행 거르기
`&`, `|`, `~`, `isin`, `between` 으로 조건을 조합한다.
먼저 알아볼게요
코드로 이동 ↓df["연봉"] >= 5000 은 행마다 True/False 를 만든 Series 다. 이것을 마스크라고 부른다.
마스크를 df[...] 안에 넣으면 True 인 행만 남는다. 마스크에 .sum() 을 하면 True 의 개수 — 즉 조건에 맞는 행 수가 바로 나온다.
조건 두 개를 묶을 때는 and/or 가 아니라 `&`/`|` 를 쓰고, 각 조건을 괄호로 감싼다: (A) & (B). 괄호를 빼면 연산자 우선순위 때문에 엉뚱한 오류가 난다. 자주 헷갈리는 부분이라, 조건을 쓸 때마다 괄호부터 치는 편이 낫다.
~ 는 "아닌 것" 이다. ~(df["부서"] == "지원") 은 지원 부서가 아닌 행이다.
여러 값 중 하나면 isin([...]), 범위면 between(작은값, 큰값) 이 짧고 읽기 쉽다. between 은 양 끝을 포함한다.
이렇게 써요
import pandas as pd
df = pd.read_csv("emp.csv")
print((df["연봉"] >= 7000).sum())
print(df[df["직급"] == "사원"].shape[0])
print(df[df["부서"].isin(["개발", "인사"])].shape[0])기억할 한 가지
pandas 에서 조건을 묶을 때는 and/or 가 아니라 &/| 이고, 각 조건은 괄호로 감싼다.
직접 해보기
emp.csv 에서 ① 연봉 5000 이상이면서 부서가 영업인 행의 수 ② 직급이 과장 또는 부장인 행의 수 ③ 연봉이 4000~6000 인 행의 수(between) ④ 부서가 지원이 아닌 행의 연봉 평균(소수 둘째 자리)을 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
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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")
cond = (df["연봉"] >= 5000) & (df["부서"] == "영업")
print(cond.sum())
print(df[df["직급"].isin(["과장", "부장"])].shape[0])
print(df[df["연봉"].between(4000, 6000)].shape[0])
print(round(df.loc[~(df["부서"] == "지원"), "연봉"].mean(), 2))