Лекции / 10. Датафреймы pandas - Jupyter Notebook

М141БПЛТЛ066 10 М141БПЛТЛ043 5 М141БПЛТЛ084 7 М141БПЛТЛ005 7 М141БПЛТЛ044 5 13051038 4

Name: Mstat, dtype: int64

Ещё столбец можно выбрать, не используя квадратные скобки, а просто указав его название через точку:

In [22]:

df.Mstat

Out[22]:

id

М141БПЛТЛ024 9 М141БПЛТЛ031 10 М141БПЛТЛ075 9 М141БПЛТЛ017 9 М141БПЛТЛ069 10 М141БПЛТЛ072 9 М141БПЛТЛ020 7 М141БПЛТЛ026 10 М141БПЛТЛ073 9 М141БПЛТЛ078 6 М141БПЛТЛ060 8 М141БПЛТЛ040 9 М141БПЛТЛ065 9 М141БПЛТЛ053 7 М141БПЛТЛ015 9 М141БПЛТЛ021 9 М141БПЛТЛ018 7 М141БПЛТЛ039 8 М141БПЛТЛ036 10 М141БПЛТЛ049 7 06114043 8 М141БПЛТЛ048 6 М141БПЛТЛ034 9 М141БПЛТЛ045 8 М141БПЛТЛ033 9 М141БПЛТЛ083 5 М141БПЛТЛ008 8 М141БПЛТЛ001 7 М141БПЛТЛ038 9 М141БПЛТЛ052 7 М141БПЛТЛ011 6 М141БПЛТЛ004 7 М141БПЛТЛ010 6 М141БПЛТЛ071 9 М141БПЛТЛ035 6 М141БПЛТЛ030 6 М141БПЛТЛ070 5 М141БПЛТЛ051 9 М141БПЛТЛ046 7 М141БПЛТЛ047 8 М141БПЛТЛ063 5 М141БПЛТЛ029 8 М141БПЛТЛ064 8 М141БПЛТЛ076 7 М141БПЛТЛ062 7 М141БПЛТЛ074 6 130232038 7 М141БПЛТЛ023 9 М141БПЛТЛ054 8 М141БПЛТЛ012 6 М141БПЛТЛ006 5 М141БПЛТЛ055 5 М141БПЛТЛ007 7 М141БПЛТЛ050 6

М141БПЛТЛ066 10 М141БПЛТЛ043 5 М141БПЛТЛ084 7 М141БПЛТЛ005 7 М141БПЛТЛ044 5 13051038 4

Name: Mstat, dtype: int64

Однако такой способ не универсален. В случае, если в названии столбца используются недопустимые для переменных символы (пробелы, тире, кириллические буквы), этот метод не подойдет.

Если нам нужно выбрать более одного столбца, то названия столбцов указываются внутри списка – появляются двойные квадратные скобки:

In [23]:

df2[["Soc", "Polsoc"]]

Out[23]:

Если нам нужно несколько столбцов подряд, начиная с одного названия и заканчивая другим, можно воспользоваться методом .loc :

In [24]:

df.loc[:, 'Econ' : 'Law']

Out[24]:

Откуда в квадратных скобках взялось двоеточие? Дело в том, что метод .loc – более универсальный, и позволяет выбирать не только столбцы, но и строки. При этом нужные строки указываются на первом месте, а столбцы – на втором. Когда мы пишем .loc[:, 1] , мы сообщаем Python, что нам нужны все строки ( : ) и столбцы, начиная с Econ и до Law включительно.

Внимание: выбор столбцов по названиям через двоеточие очень напоминает срезы (slices) в списках. Но есть важное отличие. В случае текстовых названий, оба конца среза (левый и правый) включаются. Если бы срезы по названиям были бы устроены как срезы по числовым индексам, код выше выдавал бы столбцы с Econ и до Phist , не включая колонку Law , так как в обычных срезах правый конец исключается.

Выбор столбцов по номеру

Иногда может возникнуть необходимость выбрать столбец по его порядковому номеру. Например, когда названий столбцов нет как таковых или когда названия слишком длинные, а переименовывать их нежелательно. Сделать это можно с помощью метода .iloc :

In [25]:

df.iloc[:, 1]

Out[25]:

id

М141БПЛТЛ024 9 М141БПЛТЛ031 10 М141БПЛТЛ075 9 М141БПЛТЛ017 9 М141БПЛТЛ069 10 М141БПЛТЛ072 9 М141БПЛТЛ020 7 М141БПЛТЛ026 10 М141БПЛТЛ073 9 М141БПЛТЛ078 6 М141БПЛТЛ060 8 М141БПЛТЛ040 9 М141БПЛТЛ065 9 М141БПЛТЛ053 7 М141БПЛТЛ015 9 М141БПЛТЛ021 9 М141БПЛТЛ018 7 М141БПЛТЛ039 8 М141БПЛТЛ036 10 М141БПЛТЛ049 7 06114043 8 М141БПЛТЛ048 6 М141БПЛТЛ034 9 М141БПЛТЛ045 8 М141БПЛТЛ033 9 М141БПЛТЛ083 5 М141БПЛТЛ008 8 М141БПЛТЛ001 7 М141БПЛТЛ038 9 М141БПЛТЛ052 7 М141БПЛТЛ011 6 М141БПЛТЛ004 7 М141БПЛТЛ010 6 М141БПЛТЛ071 9 М141БПЛТЛ035 6 М141БПЛТЛ030 6 М141БПЛТЛ070 5 М141БПЛТЛ051 9 М141БПЛТЛ046 7 М141БПЛТЛ047 8 М141БПЛТЛ063 5 М141БПЛТЛ029 8 М141БПЛТЛ064 8 М141БПЛТЛ076 7 М141БПЛТЛ062 7 М141БПЛТЛ074 6 130232038 7 М141БПЛТЛ023 9 М141БПЛТЛ054 8 М141БПЛТЛ012 6 М141БПЛТЛ006 5 М141БПЛТЛ055 5 М141БПЛТЛ007 7 М141БПЛТЛ050 6

М141БПЛТЛ066 10 М141БПЛТЛ043 5 М141БПЛТЛ084 7 М141БПЛТЛ005 7 М141БПЛТЛ044 5 13051038 4

Name: Mstat, dtype: int64

Синтаксис кода с .iloc несильно отличается от синтаксиса .loc . В чем разница? Разница заключается в том, что метод .loc работает с текстовыми названиями, а метод .iloc – с числовыми индексами. Отсюда и префикс i в названии (i – индекс, loc – location). Если мы попытаемся в .iloc указать названия столбцов, Python выдаст ошибку: