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 all'interno delle 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 valido in Python (ad esempio, senza spazi, caratteri speciali o che inizi con un numero);
- Non entra in conflitto con un attributo o nome di metodo 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)
Eseguire questo codice visualizzerà solo la colonna contenente le capitali, piuttosto che l'intero DataFrame.
Puoi anche accedere a più colonne in questo modo:
df[['column1', 'column2', 'column3']]
Rispetto all'accesso a una singola colonna, c'è solo una differenza. Questa volta, dovrai inserire l'elenco dei nomi delle colonne all'interno di un ulteriore set di parentesi quadre — il che significa che utilizzerai 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 dato un DataFrame chiamato audi_cars.
- Recupera i dati per le colonne
'model','year', e'price'e memorizza il risultato nella variabilecolumns.
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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 all'interno delle 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 valido in Python (ad esempio, senza spazi, caratteri speciali o che inizi con un numero);
- Non entra in conflitto con un attributo o nome di metodo 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)
Eseguire questo codice visualizzerà solo la colonna contenente le capitali, piuttosto che l'intero DataFrame.
Puoi anche accedere a più colonne in questo modo:
df[['column1', 'column2', 'column3']]
Rispetto all'accesso a una singola colonna, c'è solo una differenza. Questa volta, dovrai inserire l'elenco dei nomi delle colonne all'interno di un ulteriore set di parentesi quadre — il che significa che utilizzerai 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)
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