Pandas-Spaltenzugriff: Punktnotation vs. eckige Klammern – wann welche verwenden?

Attributzugriff: Punkt vs. eckige Klammern in Pandas

In Pandas ist der Zugriff auf eine Spalte sowohl über den Attributzugriff (Punktnotation) als auch über eckige Klammern möglich. Obwohl beide Ansätze zum gleichen Ergebnis führen, sind subtile Unterschiede zu berücksichtigen.

Betrachten Sie das folgende Beispiel:

import pandas

d = {'col1': 2, 'col2': 2.5}
df = pandas.DataFrame(data=d, index=[0])

print(df['col2'])
print(df.col2)

Beide Methoden liefern das gleiche Ergebnis:

2.5

Punktnotation: Attributzugriff

df.col2 verwendet die Attributzugriffsfunktion. Das dem Spaltennamen entsprechende Attribut wird direkt verfügbar gemacht. Dies ist eine praktische Abkürzung, die funktional äquivalent ist zu:

df.__getitem__('col2')

Eckige Klammern: Spaltenindizierung

df['col2'] verwendet die Indizierung in eckigen Klammern. Dieser Ansatz ist flexibler und ermöglicht verschiedene Manipulationen, die über den Attributzugriff hinausgehen. Sie können beispielsweise mehrere Spalten indizieren:

df[['col1', 'col2']]

Vorbehalte beim Attributzugriff

Der Attributzugriff ist zwar bequem, weist jedoch einige Einschränkungen auf:

• Keine Spaltenhinzufügung: Der Attributzugriff erlaubt das Hinzufügen neuer Spalten zu einem DataFrame nicht (z. B. df.new_col = x nicht). Arbeit).
• Namespaced Column Names: Der Attributzugriff schlägt für Spalten mit Leerzeichen oder ganzzahligen Namen fehl (z. B. df.'col 1' oder df.2).

In solchen Szenarien wird empfohlen, die Indizierung in eckigen Klammern zu verwenden, um die ordnungsgemäße Funktionalität sicherzustellen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPandas-Spaltenzugriff: Punktnotation vs. eckige Klammern – wann welche verwenden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!