以程式設計方式選擇Pandas 資料幀中的特定欄位
使用Pandas 資料幀時，需要為各種操作選擇特定的列子集。本文探討了列選擇的細微差別，解決了先前不成功嘗試時遇到的挑戰。
不成功的方法和陷阱
根據字串名稱對列進行切片的初步嘗試，例如df['a':'b']，會失敗，因為列名不能以這種方式進行切片。這個陷阱強調了理解 Pandas 如何索引其列的重要性。
透過欄位名稱擷取欄位
要依名稱擷取特定資料列，可以使用 __getitem__語法包含所需列名稱的清單：
或者，如果列需要以數字方式索引：
了解視圖與副本
區分Pandas 中的視圖和副本至關重要。第一個方法建立切片列的新副本，而第二個方法建立一個引用與原始物件相同的記憶體的視圖。這種區別會影響效能和記憶體使用。
列選擇的微妙之處
要按名稱指定列並使用iloc，可以利用columns 屬性的get_loc 函數:
透過理解這些細微差別，開發人員可以有效地從Pandas在資料框中選擇列，以滿足他們的資料分析和操作任務的特定要求。
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