Pandas 열 액세스: 대괄호와 속성 점 표기법
Pandas 열에 액세스할 때 대괄호([column_name) 중 하나를 사용할 수 있습니다. ]) 또는 점(column_name)입니다. 두 방법 모두 동일한 결과를 산출하지만 둘 사이에는 미묘한 차이가 있습니다.
대괄호([])
대괄호 메서드는 지정된 pandas 시리즈를 반환합니다. 열. 이는 시리즈에서 직접 작업을 수행할 수 있으므로 더 많은 유연성을 제공합니다. 예:
import pandas as pd d = {'col1': 2, 'col2': 2.5} df = pd.DataFrame(data=d, index=[0]) df['col2'] + 1
속성 점 표기법(.)
점 표기법은 열에 대한 직접적인 속성 액세스를 제공하는 편리한 기능입니다. 이는 객체의 속성에 액세스하는 것과 유사합니다. 그러나 몇 가지 제한 사항이 있습니다.
- DataFrame에 새 열을 추가하는 데 사용할 수 없습니다(예: df.new_col = x)
- 열 이름이 다음과 같은 경우 작동하지 않을 수 있습니다. 공백을 포함하거나 정수입니다
차이점 및 주의사항
일반적으로 대괄호 방법은 유연성과 작업을 직접 수행할 수 있는 능력 때문에 선호됩니다. 열. 속성 점 표기법은 특히 복잡한 열 이름으로 작업할 때 주의해서 사용해야 하는 편의 기능입니다.
위 내용은 Pandas 열 액세스: 대괄호를 사용해야 할까요, 아니면 점 표기법을 사용해야 할까요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.

numpyissentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed, memory-efficiency 및 comperniveMathematicaticaltions

contiguousUousUousUlorAllocationScrucialForraysbecauseItAllowsOfficationAndFastElementAccess.1) ItenableSconstantTimeAccess, o (1), DuetodirectAddressCalculation.2) Itimprovesceeffiency theMultipleementFetchespercacheline.3) Itsimplififiesmomorym

slicepaythonlistisdoneusingthesyntaxlist [start : step : step] .here'showitworks : 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelemement.3) stepisincrementbetwetweentractionsoftortionsoflists

NumpyAllowsForVariousOperationsOnArrays : 1) BasicArithmeticLikeadDition, Subtraction, A 및 Division; 2) AdvancedOperationsSuchasmatrixmultiplication; 3) extrayintondsfordatamanipulation; 5) Ag

Arraysinpython, 특히 Stroughnumpyandpandas, areestentialfordataanalysis, setingspeedandefficiency


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