Trabalhando com Colunas

Ao trabalhar com um DataFrame, você pode acessar cada coluna individualmente.

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.


              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)

Executar este código exibirá apenas a coluna contendo capitais, em vez de todo o DataFrame.

Você também pode acessar múltiplas colunas assim:

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.


              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)

Tarefa

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 abaixo

Tudo estava claro?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 1. Capítulo 11

Trabalhando com Colunas

Ao trabalhar com um DataFrame, você pode acessar cada coluna individualmente.

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.


              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)

Executar este código exibirá apenas a coluna contendo capitais, em vez de todo o DataFrame.

Você também pode acessar múltiplas colunas assim:


              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)

Tarefa

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 abaixo

Tudo estava claro?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 1. Capítulo 11

Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo