(김*진) (강의노트 15장) NaN 값

[haeynij22]

과제 제출이 늦었습니다 죄송합니다.

Series에서 .loc과 .iloc을 사용하여 각각 라벨과 위치 기반으로 접근할 수 있는데,
두 방식을 명확하게 구분해서 사용해야 하는 이유가 무엇인가요?

특히, 하나만 사용했을 때 문제가 발생할 수 있는 상황이 있나요?

[seo1126]

다음과 같이 라벨 이름이 인덱스 넘버와는 다른 시리즈가 있다고 해봅시다.

위의 시리즈에 대하여 .loc와 .iloc를 각각 실행시켜보면,

series.loc[0]은 순서와 상관 없이 라벨 이름이 0인 항목을,
series.iloc[3]은 라벨과 상관 없이 인덱스 번호가 3번인 항목을 불러옵니다.

.loc와 .iloc는 이처럼 확실하게 작동방식에 차이가 있으므로 명확하게 구분해서 사용하셔야 합니다.

[Kdy0412]

Series에서 .loc과 .iloc을 사용하여 각각 라벨과 위치 기반으로 접근할 수 있는데,
두 방식을 명확하게 구분해서 사용해야 하는 이유가 무엇인가요?
특히, 하나만 사용했을 때 문제가 발생할 수 있는 상황이 있나요?

이는 모호성 때문입니다.
예를 들어 다음과 같은 코드가 있습니다.

import numpy as np
import pandas as pd
price = pd.Series([1500,2000,1000], index = [2,3,4], name = '가격')

price[2]  #위치 2?, 라벨 2?

이런식으로 표현하면 라벨2에 위치한 값 1500 즉 np.int64(1500)이 출력됩니다.
price[2] == price.loc[2]

다음 코드를 보겠습니다.

price[2:4]

반면 .loc을 사용하지 않고 정수 라벨을 슬라이싱을 하면 위치기반으로 적용되기에 인덱스 번호 2 즉, 라벨 4인 항목만 출력됩니다. price[2:4] != price.loc[2:4]

따라서 이러한 모호성이 있기 때문에 .loc .iloc으로 의도를 명확하게 구분하여 사용해야합니다.