Wie wähle ich programmgesteuert bestimmte Spalten in Pandas DataFrames aus?

Programmgesteuertes Auswählen bestimmter Spalten in Pandas-Datenrahmen

Bei der Arbeit mit Pandas-Datenrahmen besteht die Notwendigkeit, bestimmte Teilmengen von Spalten für verschiedene Vorgänge auszuwählen. Dieser Artikel untersucht die Nuancen der Spaltenauswahl und geht auf die Herausforderungen ein, die bei früheren erfolglosen Versuchen aufgetreten sind.

Fehlgeschlagene Ansätze und Fallstricke

Erste Versuche, Spalten anhand ihrer Zeichenfolgennamen aufzuteilen , wie z. B. df['a':'b'], schlagen fehl, weil Spaltennamen auf diese Weise nicht segmentierbar sind. Dieser Fallstrick unterstreicht, wie wichtig es ist, zu verstehen, wie Pandas seine Spalten indiziert.

Spalten über Spaltennamen abrufen

Um bestimmte Spalten anhand ihrer Namen abzurufen, kann man die Syntax __getitem__ verwenden mit einer Liste der gewünschten Spaltennamen:

df1 = df[['a', 'b']]

Alternativ, wenn die Spalten sein müssen numerisch indiziert:

df1 = df.iloc[:, 0:2] # Note: Python slicing is exclusive of the last index.

Ansichten vs. Kopien verstehen

Es ist wichtig, in Pandas zwischen Ansichten und Kopien zu unterscheiden. Die erste Methode erstellt eine neue Kopie der segmentierten Spalten, während die zweite Methode eine Ansicht erstellt, die auf denselben Speicher wie das ursprüngliche Objekt verweist. Diese Unterscheidung kann sich auf die Leistung und die Speichernutzung auswirken.

Feinheiten der Spaltenauswahl

Um Spalten nach Namen anzugeben und iloc zu verwenden, kann man die get_loc-Funktion des columns-Attributs nutzen :

column_dict = {df.columns.get_loc(c): c for idx, c in enumerate(df.columns)}

# Use the dictionary to access columns by name using iloc
df1 = df.iloc[:, [column_dict['a'], column_dict['b']]]

Durch das Verständnis dieser subtilen Nuancen können Entwickler effektiv Spalten aus Pandas-Datenrahmen auswählen und so den spezifischen Anforderungen ihrer Datenanalyse gerecht werden Manipulationsaufgaben.

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