


Akses Lajur Pandas: Kurungan atau Notasi Titik – Bilakah Anda Harus Menggunakan Setiap Satu?
Mengakses Lajur Panda: Kurung vs. Notasi Atribut
Dalam Panda, terdapat dua cara untuk mengakses lajur bingkai data: menggunakan kurungan segi empat sama (df ['col']) atau menggunakan titik (df.col). Kedua-dua kaedah menghasilkan hasil yang sama, tetapi adakah terdapat perbezaan asas?
Notasi Atribut
Notasi atribut (df.col) ialah kemudahan yang mendedahkan akses atribut. Ia membolehkan anda mengakses lajur seolah-olah ia adalah atribut kerangka data. Sebagai contoh, anda boleh mengakses lajur "col2" bagi rangka data bernama "df" menggunakan df.col2.
Notasi Kurungan Persegi
Notasi kurungan segi empat sama (df ['col']) mengembalikan Siri Pandas yang mengandungi nilai lajur yang ditentukan. Sintaks ini digunakan apabila anda perlu melakukan operasi pada nilai lajur, seperti penapisan, pengindeksan atau manipulasi data.
Kaveat
Walaupun notasi atribut mudah, ia mempunyai kaveat tertentu:
- Ia tidak akan berfungsi untuk lajur dengan ruang atau nama integer.
- Anda tidak boleh menambah lajur baharu menggunakan tatatanda atribut (df.new_col = x akan mencipta atribut dan bukannya lajur).
Kesimpulan
Kedua-dua notasi atribut (df.col) dan notasi kurungan segi empat sama (df['col']) boleh digunakan untuk mengakses bingkai data lajur. Notasi atribut adalah mudah untuk akses lajur yang mudah, manakala tatatanda kurungan persegi lebih serba boleh dan membolehkan manipulasi lajur. Pilihan antara kedua-duanya bergantung pada kes penggunaan tertentu.
Atas ialah kandungan terperinci Akses Lajur Pandas: Kurungan atau Notasi Titik – Bilakah Anda Harus Menggunakan Setiap Satu?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.