Python Pandasは、名前の例で列を選択します
df ['column name']を使用してシリーズを返す単一の列を選択します。 2。複数の列を選択して、df [['列名1'、 '列名2']でデータフレームに戻ります。 3。フィルターに従ってフィルターフィルターに従って、フィルター付きの列名を持つ特定の文字を持つ列（= 'キーワード'）またはフィルター（regex = 'レギュラー'）; 4。loc[:, ['column name']]を使用して、ラベルで行と列を選択します。二重層のブラケット構文、ケースに敏感な列、カスタマイズできる列名の順序に注意してください。正しい使用は、一般的なエラーを回避できます。上記の方法は、列選択操作を効率的に実装できます。
Pandasを使用してデータを処理する場合、列名に基づいて特定の列を選択する必要があることがよくあります。以下は、列名を使用してデータを選択する方法をすばやく理解するのに役立つ一般的な使用例です。
1.単一の列（シリーズ）を選択します
1つの列のみを選択する場合は、角度ブラケットに列名を追加できます。
PDとしてパンダをインポートします
df = pd.dataframe（{
「名前」：[「アリス」、「ボブ」、「チャーリー」]、
「年齢」：[25、30、35]、
「都市」：[「ニューヨーク」、「ロンドン」、「東京」]]
}）
＃「名前」列name_col = df ['name']を選択します
印刷（name_col）出力：
0アリス 1ボブ 2チャーリー 名前：名前、DTYPE：オブジェクト
注：
df['name']Seriesを返します。
2。複数の列（データフレーム）を選択します
複数の列を選択する場合は、列名のリストを渡すだけです。
＃選択された「名前」と「都市」列を選択= df [['name'、 'city']]] 印刷（選択）
出力：
名前都市 0アリスニューヨーク 1ボブ・ロンドン 2チャーリー東京
注：返された
DataFrameは、渡された列名の順序で配置されます。
3.条件ごとに列名を選択します（キーワードを含めるなど）
列名に特定の文字列を持つ列を選択する場合があります。 filter()メソッドを使用できます。
＃「a」フィルタリング= df.filter（= 'a'）を含む列名が付いた列を選択します 印刷（フィルター）
出力：
名前の年齢の都市 0アリス25ニューヨーク 1ボブ30ロンドン 2チャーリー35東京
または、通常のマッチングを使用します。
＃「c」（regex = '^c'、axis = 1）で始まる列名で列df.filterを選択します）
出力：
市 0ニューヨーク 1ロンドン 2東京
4. locを使用して、タグで列を選択します
loc別の強力な方法です。特に、選択する行と列を組み合わせるのに適しています。
＃すべての行を選択しますが、「年齢」と「都市」列のみDF.LOC [:, ['Age'、 'City']]
出力：
エイジシティ 0 25ニューヨーク 1 30ロンドン 2 35東京
:すべての行が選択され、['age', 'city']が列名リストであることを意味します。
ヒント：一般的な間違いを避けてください
- ❌エラー書き込み：
df['name', 'city']
正しいはずです：df[['name', 'city']][外側は二重括弧です） - columm列名注文をカスタマイズできます：
df[['city', 'name']]この順序で出力されます - ？列名はケースに敏感です：
df['Name']とdf['name']は異なります
基本的にこれらの一般的な操作。ニーズに応じて、単一の列、複数の列、またはキーワードで列名を動的にフィルタリングすることは非常に実用的です。複雑ではありませんが、括弧やリストの組み合わせなど、詳細を無視するのは簡単です。
以上がPython Pandasは、名前の例で列を選択しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
ホットAIツール
Undress AI Tool
脱衣画像を無料で
Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ
AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。
Clothoff.io
AI衣類リムーバー
Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。
人気の記事
ホットツール
メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター
SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい
ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境
ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール
SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト（SublimeText3）
Pythonクラスには複数のコンストラクターを持つことができますか？
Jul 15, 2025 am 02:54 AM
はい、apythonclasscanhavemultipleconstructorsthroughtertechniques.1.Defaultargumentsionthodto __tododtoallowdodtoibleInitialization with varyingnumbersofparameters.2.declassmethodsasasaLternativeconstructorsoriable rerableible bulible clurecreatureati
量子機械学習用のPython
Jul 21, 2025 am 02:48 AM
Quantum Machine Learning（QML）を開始するには、優先ツールがPythonであり、Pennylane、Qiskit、Tensorflowquantum、Pytorchquantumなどのライブラリをインストールする必要があります。次に、Pennylaneを使用して量子ニューラルネットワークを構築するなど、例を実行してプロセスに慣れます。次に、データセットの準備、データエンコード、パラメトリック量子回路の構築、古典的なオプティマイザートレーニングなどの手順に従ってモデルを実装します。実際の戦闘では、最初から複雑なモデルを追求したり、ハードウェアの制限に注意を払ったり、ハイブリッドモデル構造を採用したり、開発をフォローアップするための最新のドキュメントと公式文書を継続的に参照することを避ける必要があります。
PythonのWeb APIからのデータへのアクセス
Jul 16, 2025 am 04:52 AM
Pythonを使用してWebAPIを呼び出してデータを取得するための鍵は、基本的なプロセスと共通のツールをマスターすることです。 1.リクエストを使用してHTTPリクエストを開始することが最も直接的な方法です。 GETメソッドを使用して応答を取得し、json（）を使用してデータを解析します。 2。認証が必要なAPIの場合、ヘッダーからトークンまたはキーを追加できます。 3.応答ステータスコードを確認する必要があります。respons.raise_for_status（）を使用して、例外を自動的に処理することをお勧めします。 4.ページングインターフェイスに直面すると、さまざまなページを順番にリクエストし、遅延を追加して周波数制限を回避できます。 5.返されたJSONデータを処理する場合、構造に従って情報を抽出する必要があり、複雑なデータをデータに変換できます
Python 1行の場合
Jul 15, 2025 am 01:38 AM
PythonのOnelineifelseは、XifconditionElseyとして書かれた3成分演算子であり、単純な条件付き判断を簡素化するために使用されます。 Status = "Adult" ifage> = 18else "minor"など、可変割り当てに使用できます。また、defget_status（age）：urtuel "adult" ifage> = 18else "minor"などの関数で結果を直接返すためにも使用できます。 result = "a" iなど、ネストされた使用はサポートされていますが
完成したPython Blockbuster Online Viewing Entrant Python無料完成ウェブサイトコレクション
Jul 23, 2025 pm 12:36 PM
この記事では、いくつかのトップPython「完成した」プロジェクトWebサイトと、高レベルの「大ヒット作「学習リソースポータル」が選択されています。開発のインスピレーション、観察、学習のマスターレベルのソースコードを探している場合でも、実用的な機能を体系的に改善している場合でも、これらのプラットフォームは見逃せず、Pythonマスターに迅速に成長するのに役立ちます。
Python他の例
Jul 15, 2025 am 02:55 AM
PythonのIfelseステートメントを書くための鍵は、論理構造と詳細を理解することです。 1.インフラストラクチャは、条件が確立されている場合、コードを実行することです。 2.多条件判断はElifで実施され、順次実行され、満たされると停止します。 3。ネストされている場合、さらに区画の判断に使用されている場合、2つの層を超えないことをお勧めします。 4.単純なシナリオでは、単純なifelseを置き換えるために、三元式を使用できます。インデント、条件付き順序、論理的完全性に注意を払うことによってのみ、明確で安定した判断コードを書くことができます。
Python Seabornジョイントプロットの例
Jul 26, 2025 am 08:11 AM
Seabornのジョイントプロットを使用して、2つの変数間の関係と分布をすばやく視覚化します。 2。基本的な散布図は、sns.jointplot（data = tips、x = "total_bill"、y = "tip"、dind = "scatter"）によって実装され、中心は散布図であり、ヒストグラムは上部と右側と右側に表示されます。 3.回帰線と密度情報をdind = "reg"に追加し、marminal_kwsを組み合わせてエッジプロットスタイルを設定します。 4。データ量が大きい場合は、「ヘックス」を使用することをお勧めします。
Python Run Shellコマンドの例
Jul 26, 2025 am 07:50 AM
subprocess.run（）を使用して、シェルコマンドを安全に実行し、出力をキャプチャします。注入リスクを避けるために、リストのパラメーターを渡すことをお勧めします。 2。シェル特性が必要な場合は、シェル= trueを設定できますが、コマンドインジェクションに注意してください。 3. subprocess.popenを使用して、リアルタイム出力処理を実現します。 4。Check = COMMATが失敗したときに例外をスローするためにtrueを設定します。 5.単純なシナリオで直接チェーンを呼び出して出力を取得できます。 os.system（）または非推奨モジュールの使用を避けるために、日常生活の中でsubprocess.run（）を優先する必要があります。上記の方法は、Pythonでシェルコマンドを実行するコアの使用を上書きします。
