Accès aux colonnes Pandas : parenthèses ou notation par points – Quand devez-vous les utiliser ?

Accès aux colonnes Pandas : crochets ou notation d'attribut

Dans Pandas, il existe deux façons d'accéder aux colonnes de dataframe : en utilisant des crochets (df ['col']) ou en utilisant un point (df.col). Les deux méthodes donnent le même résultat, mais existe-t-il des différences sous-jacentes ?

Notation d'attribut

La notation d'attribut (df.col) est une commodité qui expose l'accès aux attributs. Il permet d'accéder à une colonne comme s'il s'agissait d'un attribut du dataframe. Par exemple, vous pouvez accéder à la colonne "col2" d'un dataframe nommé "df" en utilisant df.col2.

Notation entre crochets

La notation entre crochets (df ['col']) renvoie une série Pandas contenant les valeurs de la colonne spécifiée. Cette syntaxe est utilisée lorsque vous devez effectuer des opérations sur les valeurs de la colonne, telles que le filtrage, l'indexation ou la manipulation de données.

Avertissements

Bien que la notation d'attribut soit pratique, il comporte certaines mises en garde :

• Cela ne fonctionnera pas pour les colonnes avec des espaces ou des nombres entiers noms.
• Vous ne pouvez pas ajouter de nouvelles colonnes en utilisant la notation d'attribut (df.new_col = x créera un attribut au lieu d'une colonne).

Conclusion

La notation d'attribut (df.col) et la notation entre crochets (df['col']) peuvent être utilisées pour accéder aux colonnes du cadre de données. La notation attributaire est pratique pour un accès simple aux colonnes, tandis que la notation entre crochets est plus polyvalente et permet la manipulation des colonnes. Le choix entre les deux dépend du cas d'utilisation spécifique.

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