Pandas DataFrames에서 열을 올바르게 선택하는 방법은 무엇입니까?

Pandas DataFrames의 열 선택: 문제 해결 가이드

Pandas DataFrame으로 작업할 때 특정 열을 선택하는 것은 기본적인 작업입니다. 그러나 df['a':'b'] 또는 df.ix[:, 'a':'b']와 같은 구문을 사용하여 이를 수행하려는 시도는 열 이름을 문자열로 분할할 수 없기 때문에 장애물에 직면할 수 있습니다.

옵션 1: 명시적 열 선택

이름으로 특정 열을 선택하려면 열 이름 목록을 __getitem__ 구문:

df1 = df[['a', 'b']]

이 접근 방식은 원하는 열만 표시하는 뷰를 생성합니다.

옵션 2: 숫자 열 선택

열을 인덱싱하는 경우 수치적으로 선호되는 경우 iloc 기능을 사용할 수 있습니다:

df1 = df.iloc[:, 0:2]

참고 Python 인덱싱은 종료 인덱스를 제외합니다.

복사 vs. 뷰

Pandas 객체의 뷰와 복사본의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 기본적으로 첫 번째 메서드는 복사본을 만드는 반면, 두 번째 메서드는 원본 개체와 동일한 메모리 위치를 참조하는 뷰를 반환합니다. 두 번째 방법을 사용하여 복사본을 얻으려면 .copy() 메서드를 사용하십시오.

df1 = df.iloc[0, 0:2].copy()

열 인덱스 활용

iloc를 사용하여 이름으로 열에 액세스하려면 열 인덱스는 get_loc 함수를 사용하여 얻을 수 있습니다:

column_indices = {df.columns.get_loc(c): c for idx, c in enumerate(df.columns)}
df1 = df.iloc[:, [column_indices['a'], column_indices['b']]]

위 내용은 Pandas DataFrames에서 열을 올바르게 선택하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!