pandas iloc으로 column 분리할 때 미묘한 차이

iloc으로 똑같이 컬럼을 분리한다고 생각하지만, shape가 다른 경우가 있다

잘 알려진 붓꽃 데이터를 준비함

import os
import pandas as pd
import numpy as np
s = os.path.join('https://archive.ics.uci.edu',
                 'ml',
                 'machine-learning-databases',
                 'iris',
                 'iris.data')
df = pd.read_csv(s, header=None, encoding='utf-8')
df.tail()
df.head()

4번째 컬럼을 따로 떼어서 처리하고 싶은데, 다음 코드의 차이는?

a = df.iloc[:5, 4]
b = df.iloc[:5, [4]]

	df.iloc[:5, 4]	df.iloc[:5, [4]]	설명
pandas 출력			오른쪽에는 컬럼이 있다
type	<class 'pandas.core.series.Series'>	<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>	series vs dataframe
shape	(5,)	(5, 1)	5 열이지만 행이 없는 vs 5행 1열

이번에는 .values를 사용해서 numpy로 변환해서 확인해보자

	df.iloc[:5, 4].values	df.iloc[:5, [4]].values	설명
numpy 출력			익숙한 배열 vs 1개짜리 배열이 5개 있는 모양
type	<class 'numpy.ndarray'>	<class 'numpy.ndarray'>	모두 numpy array
shape	(5,)	(5, 1)	원소가 늘어선 배열의 표현법 vs 5 행의 공간마다 1열씩 배열이 채워진 표현

정리

• [4]를 붙이면 진짜 column 별로 떼어서 dataframe을 만든다