Библиотека Pandas Python предоставляет мощные инструменты для манипулирования и анализа данных, особенно при работе с табличными данными в форме DataFrames. Извлечение значений столбца из DataFrame — обычная операция, и для выполнения этой задачи доступно несколько эффективных методов. В этой статье мы рассмотрим различные методы с примерами кода для получения значений столбцов в DataFrames Python.

Метод 1: использование скобочных обозначений
Пример кода:

import pandas as pd
# Create a DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Alex'],
        'Age': [25, 30, 28],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
# Retrieve column values using bracket notation
name_column = df['Name']
age_column = df['Age']
city_column = df['City']
# Display the extracted columns
print(name_column)
print(age_column)
print(city_column)

Метод 2: использование оператора точки
Пример кода:

import pandas as pd
# Create a DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Alex'],
        'Age': [25, 30, 28],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
# Retrieve column values using the dot operator
name_column = df.Name
age_column = df.Age
city_column = df.City
# Display the extracted columns
print(name_column)
print(age_column)
print(city_column)

Метод 3: использование метода доступа loc
Пример кода:

import pandas as pd
# Create a DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Alex'],
        'Age': [25, 30, 28],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
# Retrieve column values using the loc accessor
name_column = df.loc[:, 'Name']
age_column = df.loc[:, 'Age']
city_column = df.loc[:, 'City']
# Display the extracted columns
print(name_column)
print(age_column)
print(city_column)

Метод 4: использование метода доступа iloc
Пример кода:

import pandas as pd
# Create a DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Alex'],
        'Age': [25, 30, 28],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
# Retrieve column values using the iloc accessor
name_column = df.iloc[:, 0]
age_column = df.iloc[:, 1]
city_column = df.iloc[:, 2]
# Display the extracted columns
print(name_column)
print(age_column)
print(city_column)

Метод 5: использование метода get
Пример кода:

import pandas as pd
# Create a DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Alex'],
        'Age': [25, 30, 28],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
# Retrieve column values using the get method
name_column = df.get('Name')
age_column = df.get('Age')
city_column = df.get('City')
# Display the extracted columns
print(name_column)
print(age_column)
print(city_column)

В этой статье мы рассмотрели несколько методов получения значений столбцов из DataFrame в Python. Мы рассмотрели различные методы, включая обозначение скобок, оператор точки, метод доступа loc, метод доступа ilocи метод get. В зависимости от вашего конкретного варианта использования и предпочтений вы можете выбрать наиболее подходящий метод для эффективного извлечения значений столбца. Эти методы имеют основополагающее значение для задач манипулирования и анализа данных с использованием pandas, и их освоение повысит вашу производительность при работе с DataFrames Python.

Не забудьте оптимизировать свою статью для поисковых систем, включая соответствующие ключевые слова и предоставляя ценный контент читателям, заинтересованным в манипулировании Python DataFrame.