Trabalhando com Colunas
Ao trabalhar com um DataFrame, é possível acessar cada coluna individualmente.
df['column_name']
Para esclarecer essa sintaxe:
- Comece escrevendo o nome do DataFrame que está sendo utilizado;
- Em seguida, coloque o nome da coluna que deseja acessar entre colchetes. Lembre-se de colocar o nome da coluna entre aspas.
Como alternativa, é possível utilizar a notação de ponto para acessar uma coluna, caso o nome da coluna:
- Seja um identificador válido em Python (por exemplo, sem espaços, caracteres especiais ou começando com número);
- Não conflite com um atributo ou método já existente do
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)
A execução deste código exibirá apenas a coluna contendo as capitais, em vez do DataFrame inteiro.
Também é possível acessar múltiplas colunas desta forma:
df[['column1', 'column2', 'column3']]
Em comparação ao acesso de uma única coluna, há apenas uma diferença. Desta vez, é necessário colocar a lista de nomes das colunas dentro de um conjunto adicional de colchetes — ou seja, utilizar dois pares de colchetes.
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
Você recebe um DataFrame
chamado audi_cars
.
- Recupere os dados das colunas
'model'
,'year'
e'price'
e armazene o resultado na variávelcolumns
.
Solução
Obrigado pelo seu feedback!
single
Pergunte à IA
Pergunte à IA
Pergunte o que quiser ou experimente uma das perguntas sugeridas para iniciar nosso bate-papo
Awesome!
Completion rate improved to 3.03
Trabalhando com Colunas
Deslize para mostrar o menu
Ao trabalhar com um DataFrame, é possível acessar cada coluna individualmente.
df['column_name']
Para esclarecer essa sintaxe:
- Comece escrevendo o nome do DataFrame que está sendo utilizado;
- Em seguida, coloque o nome da coluna que deseja acessar entre colchetes. Lembre-se de colocar o nome da coluna entre aspas.
Como alternativa, é possível utilizar a notação de ponto para acessar uma coluna, caso o nome da coluna:
- Seja um identificador válido em Python (por exemplo, sem espaços, caracteres especiais ou começando com número);
- Não conflite com um atributo ou método já existente do
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)
A execução deste código exibirá apenas a coluna contendo as capitais, em vez do DataFrame inteiro.
Também é possível acessar múltiplas colunas desta forma:
df[['column1', 'column2', 'column3']]
Em comparação ao acesso de uma única coluna, há apenas uma diferença. Desta vez, é necessário colocar a lista de nomes das colunas dentro de um conjunto adicional de colchetes — ou seja, utilizar dois pares de colchetes.
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
Você recebe um DataFrame
chamado audi_cars
.
- Recupere os dados das colunas
'model'
,'year'
e'price'
e armazene o resultado na variávelcolumns
.
Solução
Obrigado pelo seu feedback!
single