# .iloc
Pandas기초-3. 타이타닉 데이터 분석(indexing,slicing,조건필터)
변수.loc[index줄,column명] 변수.loc[슬라이싱[column명]] 
pandas 대괄호 수에 따른 인덱싱 차이 - .loc DataFrame Series
우선 결론: 데이터프레임에서 특정 row를 추출하기 위해 .loc을 사용할 때, 괄호의 수에 따라 반환되는 값의 데이터타입이 달라진다. dftest라는 특정 데이터 프레임의 형태는 아래와 같이, chartdata와 featuredata를 칼럼으로 가지며, 각 칼럼의 값은 해당 티커에 관한 chartdata의 데이터프레임 또는 feature_data 데이터프레임이다. 이때, df_test의 ticker 중 "004540"을 .loc['004540'] 및 .loc[['004540']]으로 서로 다르게 선택해보자. 결과: 
02. 출생아 수 및 합계출산율
최근 10년간 출생아 수와 합계출산율이 어떻게 변화해왔는지 보려고 한다. 님의 유튜브 강좌를 기반으로 한 내용이다 강의 시점에는 2011-2020을 비교했지만, 나는 2012-2021로 비교해보았다. 데이터 준비 ① 구글에 '출생아 수 합계출산율' 검색 → 여기에 들어가보니 우리에게 필요한 10년치 데이터가 딱 나옴 → 그대로 다운로드 
01. 인구 피라미드
10년 전과 지금의 인구 현황을 비교해보려고 한다. 님의 유튜브 강좌를 기반으로 한 내용이다 강의 시점에는 2011-2021을 비교했지만, 나는 2012-2022로 비교해보았다. 데이터 준비 이제는 실제로 존재하는 데이터를 활용해보자 ① 구글에 '연령별 인구현황' 검색 → 여기에 들어가서 원하는 조건 설정 후 파일 다운로드 ②
08. 데이터 선택 (iloc)
위치(정수값)를 이용하여, 원하는 row에서 원하는 col을 선택할 수 있다. (참고로, .loc는 '이름'을 이용했었음) 데이터 준비 (이전과 동일) int location으로 데이터 선택 .iloc[ ] : 지정한 위치(int location)의 데이터를 출력함. df . iloc [ rowsel , colsel ] loc와 마찬가지로, 여러 위치를 한 번에 출력 가능하고 ![](https://velog.velcdn