Accès aux colonnes pandas: crochets carrés vs notation de points

dans pandas, l'accès aux données de colonne peut être effectuée en utilisant deux méthodes courantes: carré crochets ([]) et notation de points (.). Alors que les deux approches semblent donner des résultats similaires, de légères nuances existent.

crochets carrés ([])

en utilisant des crochets, comme le montre "df ['Col2']", récupère directement une colonne spécifique comme objet série de pandas. Cette méthode est généralement préférée lorsque le nom de la colonne est un identifiant Python valide (libre d'espaces et de caractères non entiers).

notation de points (.)

La notation de points, "df.col2", expose un accès d'attribution pour la commodité. Il effectue la même opération que les crochets, récupérant la colonne spécifiée en tant que série. Cette méthode est principalement destinée à améliorer la lisibilité du code et peut être particulièrement utile lorsque vous traitez des noms de colonne complexes. Notation de points, vous ne pouvez pas affecter de nouvelles colonnes à la dataframe ou modifier celles existantes. Tenter de le faire (par exemple, "df.new_col = x") crée un nouvel attribut plutôt que de modifier le dataframe.

Restrictions de noms de colonne: La notation de points ne fonctionne pas pour les noms de colonnes qui contiennent des espaces ou sont des entiers. Dans de tels cas, les crochets sont la seule option viable.

Conclusion
1. En conclusion, le choix entre les crochets carrés et la notation de points pour accéder aux colonnes Pandas dépend de préférences spécifiques et de la nature des noms de colonne. Alors que les crochets offrent plus de flexibilité et de personnalisation, la notation DOT offre une meilleure lisibilité dans certains scénarios. En comprenant les nuances de chaque méthode, vous pouvez optimiser la gestion de vos données Pandas pour la lisibilité et l'efficacité.