Pandas-Spaltenzugriff: Klammern oder Punktnotation – wann sollten Sie beide verwenden?

Zugriff auf Pandas-Spalten: Klammern vs. Attributnotation

In Pandas gibt es zwei Möglichkeiten, auf Datenrahmenspalten zuzugreifen: mit eckigen Klammern (df ['col']) oder einen Punkt (df.col) verwenden. Beide Methoden liefern das gleiche Ergebnis, aber gibt es zugrunde liegende Unterschiede?

Attributnotation

Die Attributnotation (df.col) ist eine praktische Funktion, die den Attributzugriff offenlegt. Sie können auf eine Spalte zugreifen, als wäre sie ein Attribut des Datenrahmens. Beispielsweise können Sie mit df.col2 auf die Spalte „col2“ eines Datenrahmens mit dem Namen „df“ zugreifen.

Notation in eckigen Klammern

Die Notation in eckigen Klammern (df ['col']) gibt eine Pandas-Reihe zurück, die die Werte der angegebenen Spalte enthält. Diese Syntax wird verwendet, wenn Sie Vorgänge an den Spaltenwerten durchführen müssen, z. B. Filterung, Indizierung oder Datenbearbeitung.

Vorbehalte

Die Attributnotation ist zwar praktisch, Es gibt bestimmte Einschränkungen:

• Es funktioniert nicht für Spalten mit Leerzeichen oder Ganzzahlen Namen.
• Sie können keine neuen Spalten mithilfe der Attributnotation hinzufügen (df.new_col = x erstellt ein Attribut anstelle einer Spalte).

Fazit

Sowohl die Attributnotation (df.col) als auch die eckige Klammernotation (df['col']) können für den Zugriff auf Datenrahmenspalten verwendet werden. Die Attributnotation ist praktisch für den einfachen Zugriff auf Spalten, während die Notation in eckigen Klammern vielseitiger ist und die Spaltenmanipulation ermöglicht. Die Wahl zwischen beiden hängt vom konkreten Anwendungsfall ab.

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