Arbejde med Kolonner
Ved arbejde med en DataFrame kan hver kolonne tilgås individuelt.
df['column_name']
For at præcisere denne syntaks:
- Start med at skrive navnet på den DataFrame, du arbejder med;
- Placer derefter navnet på den kolonne, du vil tilgå, i firkantede parenteser. Husk at sætte kolonnenavnet i anførselstegn.
Alternativt kan dot notation anvendes til at tilgå en kolonne, hvis kolonnenavnet:
- Er en gyldig Python-identifikator (f.eks. ingen mellemrum, specialtegn eller starter med et tal);
- Ikke konflikter med et eksisterende
pandasattribut- eller metodenavn.
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)
Kørsel af denne kode vil kun vise kolonnen med hovedstæder, i stedet for hele DataFrame.
Du kan også tilgå flere kolonner sådan her:
df[['column1', 'column2', 'column3']]
Sammenlignet med at tilgå en enkelt kolonne, er der kun én forskel. Denne gang skal du placere listen af kolonnenavne inden i et ekstra sæt kantede parenteser — hvilket betyder, at du skal bruge dobbelt kantede parenteser.
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)
Swipe to start coding
Du har fået en DataFrame ved navn audi_cars.
- Hent dataene for kolonnerne
'model','year'og'price', og gem resultatet i variablencolumns.
Løsning
Tak for dine kommentarer!
single
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
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?
Fantastisk!
Completion rate forbedret til 3.03
Arbejde med Kolonner
Stryg for at vise menuen
Ved arbejde med en DataFrame kan hver kolonne tilgås individuelt.
df['column_name']
For at præcisere denne syntaks:
- Start med at skrive navnet på den DataFrame, du arbejder med;
- Placer derefter navnet på den kolonne, du vil tilgå, i firkantede parenteser. Husk at sætte kolonnenavnet i anførselstegn.
Alternativt kan dot notation anvendes til at tilgå en kolonne, hvis kolonnenavnet:
- Er en gyldig Python-identifikator (f.eks. ingen mellemrum, specialtegn eller starter med et tal);
- Ikke konflikter med et eksisterende
pandasattribut- eller metodenavn.
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)
Kørsel af denne kode vil kun vise kolonnen med hovedstæder, i stedet for hele DataFrame.
Du kan også tilgå flere kolonner sådan her:
df[['column1', 'column2', 'column3']]
Sammenlignet med at tilgå en enkelt kolonne, er der kun én forskel. Denne gang skal du placere listen af kolonnenavne inden i et ekstra sæt kantede parenteser — hvilket betyder, at du skal bruge dobbelt kantede parenteser.
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)
Swipe to start coding
Du har fået en DataFrame ved navn audi_cars.
- Hent dataene for kolonnerne
'model','year'og'price', og gem resultatet i variablencolumns.
Løsning
Tak for dine kommentarer!
single