Lavorare con le Colonne
Quando si lavora con un DataFrame, è possibile accedere a ciascuna colonna individualmente.
df['column_name']
Per chiarire questa sintassi:
- Inizia scrivendo il nome del DataFrame con cui stai lavorando;
- Successivamente, inserisci il nome della colonna a cui vuoi accedere tra parentesi quadre. Ricorda di racchiudere il nome della colonna tra virgolette.
In alternativa, puoi utilizzare la notazione a punto per accedere a una colonna se il nome della colonna:
- È un identificatore Python valido (ad esempio, senza spazi, caratteri speciali o che inizi con un numero);
- Non entra in conflitto con un attributo o metodo già esistente di
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)
L'esecuzione di questo codice mostrerà solo la colonna contenente le capitali, invece dell'intero DataFrame.
È possibile accedere anche a più colonne in questo modo:
df[['column1', 'column2', 'column3']]
Rispetto all'accesso a una singola colonna, c'è solo una differenza. In questo caso, è necessario inserire l'elenco dei nomi delle colonne all'interno di un ulteriore paio di parentesi quadre — quindi si utilizzano doppie parentesi quadre.
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
Ti viene fornito un DataFrame
chiamato audi_cars
.
- Recupero dei dati delle colonne
'model'
,'year'
e'price'
e salvataggio del risultato nella variabilecolumns
.
Soluzione
Grazie per i tuoi commenti!
single
Chieda ad AI
Chieda ad AI
Chieda pure quello che desidera o provi una delle domande suggerite per iniziare la nostra conversazione
Awesome!
Completion rate improved to 3.03
Lavorare con le Colonne
Scorri per mostrare il menu
Quando si lavora con un DataFrame, è possibile accedere a ciascuna colonna individualmente.
df['column_name']
Per chiarire questa sintassi:
- Inizia scrivendo il nome del DataFrame con cui stai lavorando;
- Successivamente, inserisci il nome della colonna a cui vuoi accedere tra parentesi quadre. Ricorda di racchiudere il nome della colonna tra virgolette.
In alternativa, puoi utilizzare la notazione a punto per accedere a una colonna se il nome della colonna:
- È un identificatore Python valido (ad esempio, senza spazi, caratteri speciali o che inizi con un numero);
- Non entra in conflitto con un attributo o metodo già esistente di
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)
L'esecuzione di questo codice mostrerà solo la colonna contenente le capitali, invece dell'intero DataFrame.
È possibile accedere anche a più colonne in questo modo:
df[['column1', 'column2', 'column3']]
Rispetto all'accesso a una singola colonna, c'è solo una differenza. In questo caso, è necessario inserire l'elenco dei nomi delle colonne all'interno di un ulteriore paio di parentesi quadre — quindi si utilizzano doppie parentesi quadre.
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
Ti viene fornito un DataFrame
chiamato audi_cars
.
- Recupero dei dati delle colonne
'model'
,'year'
e'price'
e salvataggio del risultato nella variabilecolumns
.
Soluzione
Grazie per i tuoi commenti!
single