02단계 · 표 다루기 (pandas)
정렬하고 n번째 뽑기
`sort_values` 로 정렬하고, "두 번째로 큰 것" 같은 발문을 코드로 옮긴다.
먼저 알아볼게요
코드로 이동 ↓df.sort_values("연봉") 은 오름차순, ascending=False 를 주면 내림차순이다. 원본을 바꾸지 않고 정렬된 새 표를 준다.
nlargest(3) 은 큰 것 3개, nsmallest(3) 은 작은 것 3개를 바로 준다. 정렬 후 head(3) 과 같은 결과인데 더 짧다.
실기에서 자주 나오는 발문이 "N 번째로 큰 것" 이다. 내림차순으로 정렬한 뒤 iloc[N-1] 로 꺼낸다. 두 번째면 iloc[1] 이다 — 번호가 0부터라는 것을 여기서 또 만난다.
그룹 결과를 정렬하면 index 에 그룹 이름이 남아 있다. g.index[1] 은 두 번째 그룹의 이름, g.iloc[1] 은 그 값이다.
정렬 기준이 같은 값이 여러 개면 순서가 흔들릴 수 있다. 기준을 두 개 주면(by=["연봉", "사번"]) 결과가 고정된다.
이렇게 써요
import pandas as pd
df = pd.read_csv("emp.csv")
print(df.sort_values("연봉").head(2)[["이름", "연봉"]])
print(df["연봉"].nsmallest(2).tolist())기억할 한 가지
"두 번째로 큰 것" = 내림차순 정렬 후 [1]. 그룹 이름은 index, 값은 iloc 다.
직접 해보기
emp.csv 에서 ① 연봉 상위 3명의 이름·연봉 ② 연봉 상위 3개 값의 리스트 ③ 부서별 연봉 평균이 두 번째로 높은 부서의 이름 ④ 그 부서의 평균(소수 2)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
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.sort_values("연봉", ascending=False).head(3)[["이름", "연봉"]])
print(df["연봉"].nlargest(3).tolist())
g = df.groupby("부서")["연봉"].mean().sort_values(ascending=False)
print(g.index[1])
print(round(g.iloc[1], 2))