Pandas-Spaltenzugriff: Sollte ich eckige Klammern oder Punktnotation verwenden?

Auf Pandas-Spalte zugreifen: Eckige Klammern vs. Attribut-Punkt-Notation

Beim Zugriff auf eine Pandas-Spalte können Sie entweder eckige Klammern ([Spaltenname ]) oder einen Punkt (Spaltenname). Obwohl beide Methoden das gleiche Ergebnis liefern, gibt es subtile Unterschiede zwischen ihnen.

Eckige Klammern ([])

Die Methode mit eckigen Klammern gibt eine Pandas-Reihe der angegebenen zurück Spalte. Dies bietet mehr Flexibilität, da Sie Vorgänge direkt an der Serie durchführen können. Zum Beispiel:

import pandas as pd

d = {'col1': 2, 'col2': 2.5}
df = pd.DataFrame(data=d, index=[0])

df['col2'] + 1

Attribut-Punktnotation (.)

Die Punktnotation ist eine praktische Funktion, die einen direkten Attributzugriff auf die Spalte ermöglicht. Dies ähnelt dem Zugriff auf das Attribut eines Objekts. Es gibt jedoch einige Einschränkungen:

• Es kann nicht zum Hinzufügen neuer Spalten zum DataFrame verwendet werden (z. B. df.new_col = x)
• Es funktioniert möglicherweise nicht, wenn der Spaltenname enthält Leerzeichen oder ist eine Ganzzahl

Unterschiede und Vorbehalte

Im Allgemeinen wird die Methode mit eckigen Klammern aufgrund ihrer Flexibilität und der Möglichkeit, Operationen direkt auf der auszuführen, bevorzugt Spalte. Die Punktnotation des Attributs ist in erster Linie eine Komfortfunktion, die insbesondere bei der Arbeit mit komplexen Spaltennamen mit Vorsicht verwendet werden sollte.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPandas-Spaltenzugriff: Sollte ich eckige Klammern oder Punktnotation verwenden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!