Apprendre Travail Avec les Colonnes | Les Toutes Premières Étapes

Lors de la manipulation d’un DataFrame, il est possible d’accéder à chaque colonne individuellement.

df['column_name']

Pour clarifier cette syntaxe :

Commencer par écrire le nom du DataFrame utilisé ;
Ensuite, placer le nom de la colonne à laquelle accéder entre crochets. Veiller à entourer le nom de la colonne de guillemets.

Il est également possible d’utiliser la notation pointée pour accéder à une colonne si le nom de la colonne :

Est un identifiant Python valide (par exemple, sans espaces, caractères spéciaux, ni chiffre initial) ;
N’entre pas en conflit avec un attribut ou une méthode existante de pandas.

df.column_name


              12345678910111213
            
import pandas as pd

countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(countries_data)

capitals = countries['capital']

# Second option
# capitals = countries.capital

print(capitals)

L'exécution de ce code affichera uniquement la colonne contenant les capitales, au lieu de l'ensemble du DataFrame.

Il est également possible d'accéder à plusieurs colonnes de cette manière :

df[['column1', 'column2', 'column3']]

Comparé à l'accès à une seule colonne, il n'y a qu'une seule différence. Cette fois, il faut placer la liste des noms de colonnes dans une paire supplémentaire de crochets — ce qui signifie qu'il faut utiliser deux paires de crochets.


              12345678
            
import pandas as pd

countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(countries_data)
columns = countries[['country', 'capital']]
print(columns)

Tâche

Swipe to start coding

Vous disposez d'un DataFrame nommé audi_cars.

Extraire les données des colonnes 'model', 'year' et 'price' et stocker le résultat dans la variable columns.

Solution

Tout était clair ?

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Section 1. Chapitre 11

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Suggested prompts:

Can I use dot notation to access multiple columns at once?

What happens if I try to access a column that doesn't exist?

Can you explain the difference between single and double square brackets when selecting columns?

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