При работе с данными в Jupyter Notebook выбор определенных столбцов — обычная задача. Однако, если имена ваших столбцов содержат скобки или другие специальные символы, извлечь нужные столбцы может быть немного сложно. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы решения этой проблемы и предоставим вам возможность легко выбирать столбцы с скобками в Jupyter Notebook.

Метод 1: использование скобочной нотации DataFrame
Один простой подход — использовать скобочную нотацию для прямого выбора столбца по его имени. Если имя вашего столбца содержит скобки, заключите имя в кавычки и используйте двойные скобки для доступа к нему. Например:

df[['column[1]']]

Это вернет DataFrame только с выбранным столбцом.

Метод 2. Использование метода loc[]
Метод loc[]позволяет осуществлять более расширенный выбор данных, включая выбор определенных столбцов. Чтобы выбрать столбец в квадратных скобках с помощью loc[], заключите имя столбца в кавычки и используйте одинарные скобки. Вот пример:

df.loc[:, 'column[1]']

Это вернет объект Series, содержащий значения из выбранного столбца.

Метод 3: использование метода filter()
Метод filter()обеспечивает гибкий способ выбора столбцов на основе шаблона или регулярного выражения. Имея дело с именами столбцов, содержащими квадратные скобки, вы можете использовать регулярное выражение для соответствия нужным именам столбцов. Вот пример:

df.filter(regex=r'column\[[0-9]+\]')

Это вернет DataFrame со столбцами, соответствующими шаблону, указанному в регулярном выражении.

Метод 4. Использование метода query()
Метод query()позволяет выбирать столбцы на основе определенных условий с помощью строки запроса. Чтобы выбрать столбец в квадратных скобках, заключите имя столбца в обратные кавычки. Вот пример:

df.query('`column[1]` > 10')

Это вернет DataFrame со строками, в которых значение в выбранном столбце больше 10.

Выбрать столбцы с помощью скобок в Jupyter Notebook можно различными способами. Предпочитаете ли вы простоту скобочных обозначений, гибкость loc[]или filter()или мощь query(), теперь у вас есть инструменты, позволяющие легко извлеките нужные столбцы. Используйте эти методы, и пусть ваши исследования и анализ данных процветают!