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Apprendre Travail Avec les Colonnes | Les Toutes Premières Étapes
Premiers Pas Avec Pandas

bookTravail Avec les Colonnes

Lors de la manipulation d’un DataFrame, chaque colonne peut être consultée individuellement.

df['column_name']

Pour clarifier cette syntaxe :

  • Commencer par écrire le nom du DataFrame utilisé ;
  • Ensuite, placer le nom de la colonne à consulter 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 :

  1. Est un identifiant Python valide (par exemple, sans espaces, caractères spéciaux, ni chiffre initial) ;
  2. 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)
copy

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']]

Par rapport 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)
copy
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.

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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?

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df['column_name']

Pour clarifier cette syntaxe :

  • Commencer par écrire le nom du DataFrame utilisé ;
  • Ensuite, placer le nom de la colonne à consulter 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 :

  1. Est un identifiant Python valide (par exemple, sans espaces, caractères spéciaux, ni chiffre initial) ;
  2. 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)
copy

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']]

Par rapport 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)
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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.

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