Colonnes Pandas : crochets ou notation par points – Quelle méthode devriez-vous choisir ?

Accès aux colonnes Pandas : crochets ou notation par points

Dans Pandas, l'accès aux données des colonnes peut être effectué à l'aide de deux méthodes courantes : les crochets ([]) et notation par points (.). Bien que les deux approches semblent donner des résultats similaires, de légères nuances existent.

Crochets ([])

Utilisation de crochets, comme indiqué dans "df['col2' ]", récupère directement une colonne spécifique en tant qu'objet Pandas Series. Cette méthode est généralement préférée lorsque le nom de la colonne est un identifiant Python valide (sans espaces ni caractères non entiers).

Notation par points (.)

Le point La notation "df.col2" expose un accès aux attributs pour plus de commodité. Il effectue la même opération que les crochets, récupérant la colonne spécifiée sous forme de série. Cette méthode est principalement destinée à améliorer la lisibilité du code et peut être particulièrement utile lorsqu'il s'agit de noms de colonnes complexes.

Différences et mises en garde

Bien que les deux méthodes soient fonctionnellement équivalentes pour accéder colonnes, il existe quelques différences clés :

1. Manipulation des attributs : Utilisation du point notation, vous ne pouvez pas attribuer de nouvelles colonnes au DataFrame ou modifier celles existantes. Tenter de le faire (par exemple, "df.new_col = x") crée un nouvel attribut plutôt que de modifier le DataFrame.
2. Restrictions relatives aux noms de colonnes : La notation par points ne fonctionne pas pour les noms de colonnes qui contiennent des espaces ou sont des entiers. Dans de tels cas, les crochets sont la seule option viable.

Conclusion

En conclusion, le choix entre les crochets et la notation par points pour accéder aux colonnes Pandas dépend sur les préférences spécifiques et la nature des noms de colonnes. Alors que les crochets offrent plus de flexibilité et de personnalisation, la notation par points offre une meilleure lisibilité dans certains scénarios. En comprenant les nuances de chaque méthode, vous pouvez optimiser la gestion de vos données Pandas pour plus de lisibilité et d'efficacité.

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