Colonnes Pandas : crochets `[]` ou point `.` : quelle méthode d'accès devez-vous choisir ?

Accès aux colonnes Pandas : crochets carrés ou notation par points

Lorsque vous travaillez avec des DataFrames Pandas, il existe deux manières courantes d'accéder à une colonne : en utilisant des crochets (df['col']) et en utilisant un point (df.col). Bien que les deux méthodes donnent le même résultat, il existe des différences subtiles entre elles.

Utilisation des crochets

La notation entre crochets, df['col'], renvoie un Objet pd.Series représentant la colonne spécifiée. Cette méthode est plus flexible que l'utilisation de la notation par points et peut être utilisée pour accéder aux colonnes contenant des espaces ou des noms entiers. Il peut également être utilisé pour sélectionner plusieurs colonnes à la fois en transmettant une liste de noms de colonnes :

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

Utilisation de la notation par points

La notation par points, df.col , est une fonctionnalité pratique qui fournit un accès aux colonnes comme un attribut. Cela équivaut à utiliser la notation entre crochets pour obtenir un objet pd.Series :

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

Cependant, il y a quelques mises en garde concernant l'utilisation de la notation par points :

• Colonnes avec des espaces ou les noms entiers ne sont pas accessibles en utilisant la notation par points.
• Ajout de colonnes en utilisant la notation par points (par exemple, df.new_col = x) créera silencieusement un nouvel attribut au lieu d'une colonne.

Conclusion

Bien que les crochets et la notation par points puissent être utilisés pour Pour accéder aux colonnes dans Pandas DataFrames, les crochets sont plus flexibles et recommandés lorsqu'il s'agit de colonnes avec des espaces ou des noms entiers ou lors de l'accès à plusieurs colonnes à une fois.

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