Pandas-Spalten: Eckige Klammern oder Punktnotation – welche Methode sollten Sie wählen?

Zugriff auf Pandas-Spalten: Eckige Klammern vs. Punktnotation

In Pandas kann der Zugriff auf Spaltendaten mit zwei gängigen Methoden erfolgen: eckige Klammern ([]) und Punktnotation (.). Obwohl beide Ansätze ähnliche Ergebnisse zu liefern scheinen, gibt es leichte Nuancen.

Eckige Klammern ([])

Verwendung von eckigen Klammern, wie in „df['col2'“ zu sehen ist. ]“, ruft eine bestimmte Spalte direkt als Pandas-Serienobjekt ab. Diese Methode wird im Allgemeinen bevorzugt, wenn der Spaltenname ein gültiger Python-Bezeichner ist (frei von Leerzeichen und nicht ganzzahligen Zeichen).

Punktnotation (.)

Der Punkt Die Notation „df.col2“ stellt der Einfachheit halber einen Attributzugriff zur Verfügung. Es führt den gleichen Vorgang aus wie eckige Klammern und ruft die angegebene Spalte als Serie ab. Diese Methode soll in erster Linie die Lesbarkeit des Codes verbessern und kann besonders nützlich sein, wenn es um komplexe Spaltennamen geht.

Unterschiede und Einschränkungen

Während beide Methoden für den Zugriff funktional gleichwertig sind Spalten gibt es einige wesentliche Unterschiede:

1. Attributmanipulation: Mit der Punktnotation können Sie Dem DataFrame können keine neuen Spalten zugewiesen oder vorhandene geändert werden. Der Versuch, dies zu tun (z. B. „df.new_col = x“), erstellt ein neues Attribut, anstatt den DataFrame zu ändern.
2. Spaltennamenbeschränkungen: Die Punktnotation funktioniert nicht für Spaltennamen, die enthalten Leerzeichen oder sind ganze Zahlen. In solchen Fällen sind eckige Klammern die einzig praktikable Option.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Wahl zwischen eckigen Klammern und Punktnotation für den Zugriff auf Pandas-Spalten davon abhängt auf spezifische Präferenzen und die Art der Spaltennamen. Während eckige Klammern mehr Flexibilität und Anpassungsmöglichkeiten bieten, bietet die Punktnotation in bestimmten Situationen eine bessere Lesbarkeit. Indem Sie die Nuancen jeder Methode verstehen, können Sie die Handhabung Ihrer Pandas-Daten im Hinblick auf Lesbarkeit und Effizienz optimieren.

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