Comment sélectionner par programme des colonnes spécifiques dans les Pandas DataFrames ?

Sélection par programme de colonnes spécifiques dans les dataframes Pandas

Lorsque vous travaillez avec des dataframes Pandas, il est nécessaire de sélectionner des sous-ensembles spécifiques de colonnes pour diverses opérations. Cet article explore les nuances de la sélection des colonnes, en abordant les défis rencontrés lors des précédentes tentatives infructueuses.

Approches infructueuses et pièges

Tentatives initiales de découpage des colonnes en fonction de leurs noms de chaîne , comme df['a':'b'], échoue car les noms de colonnes ne peuvent pas être découpés de cette manière. Cet écueil souligne l'importance de comprendre comment Pandas indexe ses colonnes.

Récupération de colonnes via les noms de colonnes

Pour récupérer des colonnes spécifiques par leurs noms, on peut utiliser la syntaxe __getitem__ avec une liste des noms de colonnes souhaités :

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

Alternativement, si les colonnes doivent être indexé numériquement :

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

Comprendre les vues et les copies

Il est crucial de faire la différence entre les vues et les copies dans Pandas. La première méthode crée une nouvelle copie des colonnes découpées, tandis que la seconde méthode crée une vue qui fait référence à la même mémoire que l'objet d'origine. Cette distinction peut avoir un impact sur les performances et l'utilisation de la mémoire.

Subtilités de la sélection de colonnes

Pour spécifier les colonnes par nom et utiliser iloc, on peut exploiter la fonction get_loc de l'attribut columns :

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']]]

En comprenant ces nuances subtiles, les développeurs peuvent sélectionner efficacement les colonnes des dataframes Pandas, en répondant aux exigences spécifiques de leur tâches d'analyse et de manipulation de données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!