Робота зі Стовпцями

Коли ви працюєте з DataFrame, ви можете отримати доступ до кожного стовпця окремо.

Щоб пояснити цей синтаксис:

Почніть з написання назви DataFrame, з яким ви працюєте;
Далі, помістіть назву стовпця, до якого ви хочете отримати доступ, у квадратні дужки. Не забудьте взяти назву стовпця в лапки.

Альтернативно, ви можете використовувати нотацію з крапкою для доступу до стовпця, якщо назва стовпця:

Є дійсним ідентифікатором Python (наприклад, без пробілів, спеціальних символів або початку з цифри);
Не конфліктує з існуючим атрибутом або методом 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)

Виконання цього коду відобразить лише стовпець, що містить столиці, замість усього DataFrame.

Ви також можете отримати доступ до декількох стовпців таким чином:

У порівнянні з доступом до одного стовпця, є лише одна відмінність. Цього разу вам потрібно буде помістити список імен стовпців у додатковий набір квадратних дужок — тобто ви будете використовувати подвійні квадратні дужки.


              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)

Завдання

Swipe to start coding

Отримайте стовпці 'model', 'year' та 'price' (у такому порядку) з DataFrame audi_cars.

Рішення

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 11