Zugriff auf Pandas -Spalten: Square Brackets vs. Dot Notation

in Pandas, Zugriff auf Spaltendaten können mit zwei allgemeinen Methoden erfolgen: Square -Klammern ([]) und dot Notation (.). Während beide Ansätze ähnliche Ergebnisse zu liefern scheinen, existieren leichte Nuancen.

Square Brackets ([])

verwenden quadratische Klammern, wie in "df ['col2']" direkt eine bestimmte Kolumne als Pandas -Serie -Objekt abzurufen. Diese Methode wird im Allgemeinen bevorzugt, wenn der Spaltenname eine gültige Python-Kennung ist (frei von Leerzeichen und Nicht-In-Speise-Zeichen).

dot Notation (.)

Die DOT-Notation, "df.col2", legt einen Attributzugriff auf, um einen Attribut-Zugriff für den Annehmlichkeit zu erzielen. Es führt den gleichen Betrieb wie quadratische Klammern aus und holt die angegebene Spalte als Serie ab. Diese Methode soll in erster Linie die Lesbarkeit der Code verbessern und kann besonders nützlich sein, wenn sie mit komplexen Spaltennamen umgehen. Notation können Sie dem DataFrame keine neuen Spalten zuweisen oder vorhandene ändern. Der Versuch, dies zu tun (z. B. "df.new_col = x") erstellt ein neues Attribut, anstatt den DataFrame zu ändern.

Spaltennamenbeschränkungen: Punktnotation funktioniert nicht für Spaltennamen, die Spaces oder Teger enthalten. In solchen Fällen sind quadratische Klammern die einzig praktikable Option.

schlussfolgerung
1. Abschließend hängen die Wahl zwischen quadratischen Klammern und Punktnotation für den Zugriff auf Pandas -Spalten ab, die die Natur der Spaltennamen. Während quadratische Klammern mehr Flexibilität und Anpassung bieten, bietet DOT -Notation in bestimmten Szenarien eine verbesserte Lesbarkeit. Wenn Sie die Nuancen jeder Methode verstehen, können Sie Ihre Pandas -Datenbehandlung für Lesbarkeit und Effizienz optimieren.