파이온 - Python Online Learning

import pandas as pd data = { "수학": [90, 80, 70, 85, 90], "영어": [85, 95, 75, 77, 98], "과학": [100, 90, 80, 65, 85] } df = pd.DataFrame(data, index=["민수", "영희", "지우", "채린", "예림"]) # 열(세로) 방향 평균을 계산하여 "과목 평균"이라는 이름의 새로운 "행"으로 추가 df.["과목 평균"] = df.mean() print(df)

수학 영어 과학 민수 90.0 85.0 100.0 영희 80.0 95.0 90.0 지우 70.0 75.0 80.0 채린 85.0 77.0 65.0 예림 90.0 98.0 85.0 과목 평균 83.0 86.0 84.0

loc으로 새로운 행 추가하기

loc은 이름(라벨)으로 데이터프레임의 행이나 열에 접근하는 속성입니다. 새로운 인덱스를 지정하면 행을 추가할 수 있습니다.

기본 문법

df.loc["새인덱스"] = 값

코드 분석

df = pd.DataFrame(data, index=["민수", "서희", "지연", "채린", "서림"])
df.loc["과목 평균"] = df.mean()

동작 과정

원본:                         행 추가 후:
        수학  영어  과학              수학    영어    과학
민수      90   85  100       민수    90.0  85.0  100.0
서희      80   95   90       서희    80.0  95.0   90.0
지연      70   75   80       지연    70.0  75.0   80.0
채린      85   77   65       채린    85.0  77.0   65.0
서림      90   98   85       서림    90.0  98.0   85.0
                            과목 평균  83.0  86.0   84.0
                                        ↑ 새 행 추가!

df.mean()의 기본 동작 (axis=0)

axis를 지정하지 않으면 열(세로) 방향 평균을 계산합니다.

수학: (90+80+70+85+90) / 5 = 83.0
영어: (85+95+75+77+98) / 5 = 86.0
과학: (100+90+80+65+85) / 5 = 84.0

데이터 타입 자동 변환

평균값은 실수(float)이므로, 행이 추가되면 기존 정수 데이터도 float로 자동 변환됩니다.

변환 전: 90 (int)
변환 후: 90.0 (float)

loc vs iloc 비교

속성	접근 방식	예시
`loc`	이름(라벨)으로 접근	`df.loc["민수"]`
`iloc`	번호(인덱스)로 접근	`df.iloc[0]`

df.loc["민수"]   # "민수" 행의 데이터
df.iloc[0]       # 0번째 행의 데이터 (같은 결과)

💡 핵심: df.loc["새이름"] = 값으로 새 행을 간단히 추가할 수 있습니다.

과목별 평균으로 행 추가하기 : loc