Pandas 列：方括号或点符号 - 您应该选择哪种方法？

访问 Pandas 列：方括号与点表示法

在 Pandas 中，可以使用两种常用方法访问列数据： 方括号([]) 和点符号 (.)。虽然这两种方法似乎会产生相似的结果，但存在细微差别。

方括号 ([])

使用方括号，如“df['col2'”中所示]”，直接检索特定列作为 Pandas Series 对象。当列名是有效的 Python 标识符（不含空格和非整数字符）时，通常首选此方法。

点表示法 (.)

点符号“df.col2”为了方便而公开属性访问。它执行与方括号相同的操作，将指定列作为系列获取。此方法主要旨在增强代码可读性，在处理复杂的列名称时特别有用。

差异和注意事项

虽然这两种方法在功能上是等效的列，存在一些关键差异：

1. 属性操作： 使用点表示法，您无法将新列分配给 DataFrame 或修改现有列。尝试这样做（例如，“df.new_col = x”）会创建一个新属性，而不是修改 DataFrame。
2. 列名称限制： 点表示法不适用于以下列名称：包含空格或者是整数。在这种情况下，方括号是唯一可行的选择。

结论

总之，访问 Pandas 列时选择方括号和点表示法取决于关于特定首选项和列名称的性质。虽然方括号提供了更大的灵活性和自定义性，但点表示法在某些情况下提供了更高的可读性。通过了解每种方法的细微差别，您可以优化 Pandas 数据处理，以提高可读性和效率。

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