Pandas-Spalten: Klammern „[]' oder Punkt „.': Welche Zugriffsmethode sollten Sie wählen?

Zugriff auf Pandas-Spalten: eckige Klammern vs. Punktnotation

Bei der Arbeit mit Pandas DataFrames gibt es zwei gängige Möglichkeiten, auf eine Spalte zuzugreifen: mit eckigen Klammern (df['col']) und einem Punkt (df.col). Obwohl beide Methoden das gleiche Ergebnis liefern, gibt es subtile Unterschiede zwischen ihnen.

Verwendung von eckigen Klammern

Die Notation in eckigen Klammern, df['col'], gibt a zurück pd.Series-Objekt, das die angegebene Spalte darstellt. Diese Methode ist flexibler als die Punktnotation und kann für den Zugriff auf Spalten mit Leerzeichen oder Ganzzahlnamen verwendet werden. Es kann auch verwendet werden, um mehrere Spalten gleichzeitig auszuwählen, indem eine Liste von Spaltennamen übergeben wird:

df['col1']  # Returns a pd.Series
df[['col1', 'col2']]  # Returns a DataFrame with the specified columns

Verwendung der Punktnotation

Die Punktnotation, df.col ist eine praktische Funktion, die einen attributähnlichen Zugriff auf Spalten ermöglicht. Dies entspricht der Verwendung der eckigen Klammernotation, um ein pd.Series-Objekt zu erhalten:

df.col1  # Same as df['col1']

Es gibt jedoch einige Einschränkungen bei der Verwendung der Punktnotation:

• Spalten mit Leerzeichen Auf ganzzahlige Namen kann nicht mit der Punktnotation zugegriffen werden.
• Das Hinzufügen von Spalten mit der Punktnotation (z. B. df.new_col = x) erstellt stillschweigend ein neues Attribut anstelle einer Spalte.

Fazit

Während sowohl eckige Klammern als auch Punktnotation verwendet werden können, um auf Spalten in Pandas zuzugreifen DataFrames und eckige Klammern sind flexibler und werden empfohlen, wenn Sie mit Spalten mit Leerzeichen oder Ganzzahlnamen arbeiten oder auf mehrere Spalten gleichzeitig zugreifen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPandas-Spalten: Klammern „[]' oder Punkt „.': Welche Zugriffsmethode sollten Sie wählen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!