Bagaimanakah Saya Memilih Lajur Khusus secara Pengaturcaraan dalam Pandas DataFrames?

Memilih Lajur Tertentu Secara Program dalam Bingkai Data Pandas

Apabila bekerja dengan bingkai data Pandas, timbul keperluan untuk memilih subset lajur khusus untuk pelbagai operasi. Artikel ini meneroka nuansa pemilihan lajur, menangani cabaran yang dihadapi dalam percubaan yang tidak berjaya sebelum ini.

Pendekatan dan Perangkap yang Tidak Berjaya

Percubaan awal untuk memotong lajur berdasarkan nama rentetannya , seperti df['a':'b'], gagal kerana nama lajur tidak boleh dihiris di dalamnya cara. Perangkap ini menekankan kepentingan memahami cara Panda mengindeks lajurnya.

Mendapatkan Lajur melalui Nama Lajur

Untuk mendapatkan semula lajur tertentu mengikut nama mereka, seseorang boleh menggunakan sintaks __getitem__ dengan senarai lajur yang dikehendaki nama:

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

Sebagai alternatif, jika lajur perlu diindeks secara berangka:

df1 = df.iloc[:, 0:2] # Note: Python slicing is exclusive of the last index.

Memahami Pandangan lwn. Salinan

Ia adalah penting untuk membezakan antara pandangan dan salinan dalam Panda. Kaedah pertama mencipta salinan baharu lajur yang dihiris, manakala kaedah kedua mencipta pandangan yang merujuk memori yang sama dengan objek asal. Perbezaan ini boleh memberi kesan kepada prestasi dan penggunaan memori.

Kehalusan Pemilihan Lajur

Untuk menentukan lajur mengikut nama dan menggunakan iloc, seseorang boleh memanfaatkan fungsi get_loc bagi atribut lajur :

column_dict = {df.columns.get_loc(c): c for idx, c in enumerate(df.columns)}

# Use the dictionary to access columns by name using iloc
df1 = df.iloc[:, [column_dict['a'], column_dict['b']]]

Dengan memahami nuansa halus ini, pembangun boleh memilih dengan berkesan lajur daripada bingkai data Pandas, memenuhi keperluan khusus analisis data dan tugas manipulasi mereka.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Memilih Lajur Khusus secara Pengaturcaraan dalam Pandas DataFrames?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!