Summary  
This chapter explains how to access single or multiple columns in a DataFrame using bracket notation (single brackets for one column, double brackets for multiple) or dot notation when column names are valid identifiers.

General domain of usage  
Data analysis

När du arbetar med en DataFrame kan du komma åt varje kolumn individuellt.
```python
df['column_name']
```

För att förtydliga denna syntax:
- Börja med att skriva namnet på den DataFrame du arbetar med;
- Placera sedan kolumnnamnet du vill komma åt inom **hakparenteser**. Kom ihåg att omsluta kolumnnamnet med citattecken.

Alternativt kan du använda **punktnotation** för att komma åt en kolumn om kolumnnamnet:

1. Är en giltig Python-identifierare (t.ex. inga mellanslag, specialtecken eller börjar med en siffra);
2. Inte krockar med ett befintligt `pandas`-attribut eller metodnamn.

```python
df.column_name
```

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)

Att köra denna kod visar endast kolumnen som innehåller huvudstäder, istället för hela DataFrame.

Du kan även komma åt **flera** kolumner så här:
```python
df[['column1', 'column2', 'column3']]
```

Jämfört med att komma åt en enskild kolumn finns det bara en skillnad. Den här gången behöver du placera **listan med kolumnnamn** inom ytterligare ett par hakparenteser — vilket innebär att du använder **dubbla hakparenteser**.

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)

import unittest
import importlib
import pandas as pd


# Helper function for dynamic test naming
def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


def get_first_differing_row(expected_df, actual_df):
    expected_list = expected_df.astype(str).apply(tuple, axis=1)
    actual_list = actual_df.astype(str).apply(tuple, axis=1)

    for i, (row1, row2) in enumerate(zip(expected_list, actual_list)):
        if row1 != row2:
            return i, expected_df.iloc[i].values, actual_df.iloc[i].values

    if len(expected_df) > len(actual_df):
        return len(actual_df), expected_df.iloc[len(actual_df)].values, None
    else:
        return len(expected_df), None, actual_df.iloc[len(expected_df)].values


class TestUserCode(unittest.TestCase):

    def test_columns_variable_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'columns'),
            "The `columns` variable is declared.",
            "Expected `columns` to be declared."
        )

    def test_text_columns_is_dataframe(self):
        import user_code

        try:
            condition = isinstance(user_code.columns, pd.DataFrame)
            failure_message = f"Expected `columns` to be a `DataFrame`, but got `{type(user_code.columns).__name__}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `columns` variable is not declared."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable `columns` is a `DataFrame`.",
            failure_message
        )

    def test_columns_contains_correct_values(self):
        import user_code

        expected_df = pd.DataFrame({
            'model': ['audi A1', 'audi A6', 'audi A4', 'audi A3', 'audi A1'],
            'price': [12500, 16500, 16800, 17300, 13900],
            'year': [2017, 2016, 2017, 2019, 2016]
        })

        variable = 'columns'
        actual_df = getattr(user_code, variable, None)
        condition = False
        if actual_df is None:
            failure_message = f"The `{variable}` variable is not declared."
        elif not isinstance(actual_df, pd.DataFrame):
            failure_message = f"`{variable}` is not a `DataFrame`."
        elif actual_df.empty:
            failure_message = f"`{variable}` is empty."
        elif actual_df.sort_index(axis=1).equals(expected_df):
            condition = True
            failure_message = None
        else:
            actual_df = actual_df.sort_index(axis=1)
            idx, expected_row, actual_row = get_first_differing_row(expected_df, actual_df)
            failure_message = f"Expected `{variable}` to contain `{expected_row}` at row {idx}, but got `{actual_row}`."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`{variable}` contains the correct data.",
            failure_message
        )

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "`columns` contains the correct values.",
            failure_message
        )


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

test_main.py

Pandas är ett mycket användarvänligt bibliotek för dataanalys. Det är också utformat för att hantera stora datamängder med hjälp av datastrukturer som DataFrame och Series. Detta gör det till ett ovärderligt verktyg inom Data Science. I denna guide kommer du att bekanta dig med olika statistiska funktioner, inklusive hur man hittar korrelationer, typvärden, medianer samt maximala och minimala värden i en datamängd. Du får även lära dig att hantera saknade värden och manipulera specifika värden, samt hur man tar bort dem.

Utforska grunderna i pandas-biblioteket. Skapa och manipulera Series och DataFrames, undersök deras struktur och stärk förståelsen för grundläggande dataoperationer.

Bemästra hur man läser in och hanterar data från CSV- och TXT-filer. Få praktisk erfarenhet av att importera dataset och förbereda dem för vidare analys med hjälp av pandas-verktyg.

Lär dig att utforska, rensa och sammanfatta data effektivt. Förstå hur man hanterar saknade värden, extraherar insikter och utför grundläggande statistiska operationer med pandas.

Arbeta med Kolumner

Lösning