Trabalhando com Colunas
Ao trabalhar com um DataFrame, é possível acessar cada coluna individualmente.
df['column_name']
Para esclarecer essa sintaxe:
- Comece escrevendo o nome do DataFrame que está sendo utilizado;
- Em seguida, coloque o nome da coluna que deseja acessar entre colchetes. Lembre-se de colocar o nome da coluna entre aspas.
Como alternativa, é possível utilizar a notação de ponto para acessar uma coluna, caso o nome da coluna:
- Seja um identificador válido em Python (por exemplo, sem espaços, caracteres especiais ou começando com número);
- Não conflite com um atributo ou método já existente do
pandas.
df.column_name
12345678910111213import 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)
A execução deste código exibirá apenas a coluna contendo as capitais, em vez do DataFrame inteiro.
Também é possível acessar múltiplas colunas desta forma:
df[['column1', 'column2', 'column3']]
Em comparação ao acesso de uma única coluna, há apenas uma diferença. Desta vez, é necessário colocar a lista de nomes das colunas dentro de um conjunto adicional de colchetes — ou seja, utilizar dois pares de colchetes.
12345678import 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)
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Você recebe um DataFrame chamado audi_cars.
- Recupere os dados das colunas
'model','year'e'price'e armazene o resultado na variávelcolumns.
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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?
Awesome!
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df['column_name']
Para esclarecer essa sintaxe:
- Comece escrevendo o nome do DataFrame que está sendo utilizado;
- Em seguida, coloque o nome da coluna que deseja acessar entre colchetes. Lembre-se de colocar o nome da coluna entre aspas.
Como alternativa, é possível utilizar a notação de ponto para acessar uma coluna, caso o nome da coluna:
- Seja um identificador válido em Python (por exemplo, sem espaços, caracteres especiais ou começando com número);
- Não conflite com um atributo ou método já existente do
pandas.
df.column_name
12345678910111213import 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)
A execução deste código exibirá apenas a coluna contendo as capitais, em vez do DataFrame inteiro.
Também é possível acessar múltiplas colunas desta forma:
df[['column1', 'column2', 'column3']]
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12345678import 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)
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