使用方括号访问 Pandas 列与使用点（如属性）

Question

在以下两种情况下：

 import pandas

d = {'col1': 2, 'col2': 2.5}
df = pandas.DataFrame(data=d, index=[0])

print(df['col2'])
print(df.col2)

这两种方法都可以用于对列进行索引并产生相同的结果，那么它们之间有什么区别吗？

原文由 Alberto Segundo 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

“点表示法”，即 df.col2 是为了方便而公开的 属性访问。

您可以直接作为属性访问 Series 上的索引、DataFrame 上的列和 Panel 上的项目：

df['col2'] 做同样的事情：它返回列的 pd.Series 。

关于属性访问的一些注意事项：

• 您不能添加列（ df.new_col = x 不起作用，更糟的是：它实际上会 默默地 创建一个新属性而不是列 - 在这里考虑猴子修补）
• 如果列名中有空格或者列名是整数，它将不起作用。

原文由 Julien Marrec 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

只要您访问具有简单名称的单个列，它们就相同，但您可以使用括号表示法做更多的事情。您只能使用 df.col 如果列名是有效的 Python 标识符（例如，不包含空格和其他类似内容）。此外，如果您的列名称与 pandas 方法名称冲突（如 sum ），您可能会遇到意外。使用方括号，您可以选择多个列（例如 df[['col1', 'col2']] ）或添加一个新列（ df['newcol'] = ... ），这是点访问无法完成的。

您链接到的另一个问题适用，但这是一个更普遍的问题。 Python 对象开始定义 . 和 [] 运算符如何应用于它们。对于这种访问单列的有限情况，Pandas DataFrames 选择使它们相同，并带有上述警告。

原文由 BrenBarn 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议