Boolean Indexing

1. 여러 조건 비교하기

• 강남구에서 일요일에 확진된 데이터

df[(df["거주구"]=="강남구")&(df["요일명"]=="일")]

• 거주구가 강남구이며 여행력이 일본인 데이터의 접촉력과 퇴원현황 데이터 가져오기

df[(df["거주구"]=="강남구")&(df["여행력"]=="일본")]["접촉력","퇴원현황"]

df.loc[(df["거주구"]=="강남구")&(df["여행력"]=="일본"),["접촉력","퇴원현황"]]

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2. str.contains 활용하기

• 컬럼 대문자 만들기

df["접촉력_대문자"] = df["접촉력"].str.upper()

• pc방이 들어간 데이터를 찾고, 접촉력에 대한 빈도수 세기

df[df["접촉력_대문자"].str.contains("PC방")]["접촉력"].value_counts()

df.loc[df["접촉력_대문자"].str.contains("PC방"), "접촉력"].value_counts()

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3. isin으로 여러값 찾기

df[df["거주구"].isin(["강남구","서초구","송파구"])]["접촉력"]

df.loc[df["거주구"].isin(["강남구","서초구","송파구"]), "접촉력"]