Pandas DataFrame 행 조회할 때 iterrows() 헷갈리지 않게 사용하기

필자는 pandas를 쓰면서 dataframe의 행을 순서대로 조회할때 df.iterrows() 메서드를 가장 많이 사용한다.
iterrows()를 쓰다보면 헷갈리는 것들이 조금 있어서 정리하고자 한다.

우선 아래와 같은 dataframe을 정의해보자.

import pandas as pd 
sample_df = pd.DataFrame([100, 90], index=['나나', '모모'], columns=['점수'])

sample_df를 프린트해본다.

이 dataframe을 조회하기 위해 두가지 방법으로 iterrows() 메서드를 사용할 수 있다.

1. 인덱스와 행을 같이 가져올 때

for idx, row in sample_df.iterrows(): 
	print(idx, row) 
	print(type(row))
	print(row['점수'])

여기서 idx는 당연히 string이고 row는 pandas의 Series 로 나온다.
따라서 Series에서 column명으로 데이터에 접근하면 100 90 이 차례로 나오는 것을 확인할 수 있다.

2. 행만 가져올 때

for row in sample_df.iterrows(): 
	print(row, type(row))
	print(row[0], type(row[0]))
	print(row[1], type(row[1]))

여기서 row는 tuple인데 첫번째 값은 그 행의 index 값, 두번째 값은 위에서 리턴한 row와 같은 Series 형태의 데이터이다.

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정리하자면 dataframe.iterrows() 메서드는 인덱스, 데이터 series를 순서대로 내뱉는데,
인덱스 미리 뽑아놓고 싶으면 for문에서부터 idx, row 이런 식으로 뺄 수 있다는 것이다.