доступа к столбцам Pandas: квадратные кронштейны против Dot Notation

В пандах, доступ к данным столбца может быть сделано с использованием двух общих методов: Square Brackets ([]) и Dot Notation (.). В то время как оба подхода, по -видимому, дают аналогичные результаты, существуют небольшие нюансы.

квадратные кронштейны ([])

, используя квадратные кронштейны, как видно в «df ['col2']», непосредственно извлекает определенную колонку в качестве объекта серии Pandas. Этот метод, как правило, предпочтительнее, когда имя столбца является действительным идентификатором Python (свободного от пространств и неинтегических символов).

dot notation (.)

. Он выполняет ту же работу, что и квадратные кронштейны, получая указанный столбец в качестве серии. Этот метод в первую очередь предназначен для повышения читаемости кода и может быть особенно полезен при работе со сложными именами столбцов.

различия и оговорки

, в то время как оба метода функционально эквивалентны для доступа к столбцам, несколько ключевых различий: &&

1. Имя столбца Ограничения: точечная нотация не работает для имен столбцов, которые содержат пространства или являются целыми. В таких случаях квадратные скобки являются единственным жизнеспособным вариантом.
2. Заключение

В заключении выбор между квадратными скобками и точечной нотацией для доступа к колонкам панд зависит от определенных предпочтений и природы имен колонн. В то время как квадратные скобки обеспечивают большую гибкость и настройку, Dot Notation предлагает улучшенную читаемость в определенных сценариях. Понимая нюансы каждого метода, вы можете оптимизировать обработку данных Pandas для читаемости и эффективности.

]