Conteúdo do Curso
Primeiros Passos com Pandas
Primeiros Passos com Pandas
Trabalhando com Colunas
Ao trabalhar com um DataFrame, você pode acessar cada coluna individualmente.
python
Para esclarecer essa sintaxe:
- Comece escrevendo o nome do DataFrame com o qual você está trabalhando;
- Em seguida, coloque o nome da coluna que deseja acessar dentro de colchetes. Lembre-se de colocar o nome da coluna entre aspas.
Alternativamente, você pode usar a notação de ponto para acessar uma coluna se o nome da coluna:
- For um identificador válido em Python (por exemplo, sem espaços, caracteres especiais ou começando com um número);
- Não conflitar com um atributo ou nome de método existente do
pandas.
python
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)
Executar este código exibirá apenas a coluna contendo capitais, em vez de todo o DataFrame.
Você também pode acessar múltiplas colunas assim:
python
Comparado ao acesso de uma única coluna, há apenas uma diferença. Desta vez, você precisará colocar a lista de nomes de colunas dentro de um conjunto adicional de colchetes — o que significa que você usará colchetes duplos.
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)
Swipe to start coding
Recupere as colunas 'model', 'year' e 'price' (nessa ordem) do DataFrame audi_cars.
Solução
Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixoObrigado pelo seu feedback!
Trabalhando com Colunas
Ao trabalhar com um DataFrame, você pode acessar cada coluna individualmente.
python
Para esclarecer essa sintaxe:
- Comece escrevendo o nome do DataFrame com o qual você está trabalhando;
- Em seguida, coloque o nome da coluna que deseja acessar dentro de colchetes. Lembre-se de colocar o nome da coluna entre aspas.
Alternativamente, você pode usar a notação de ponto para acessar uma coluna se o nome da coluna:
- For um identificador válido em Python (por exemplo, sem espaços, caracteres especiais ou começando com um número);
- Não conflitar com um atributo ou nome de método existente do
pandas.
python
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)
Executar este código exibirá apenas a coluna contendo capitais, em vez de todo o DataFrame.
Você também pode acessar múltiplas colunas assim:
python
Comparado ao acesso de uma única coluna, há apenas uma diferença. Desta vez, você precisará colocar a lista de nomes de colunas dentro de um conjunto adicional de colchetes — o que significa que você usará colchetes duplos.
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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