如果我导入或创建一个不包含空格的pandas列,我可以这样访问它:
df1 = DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'],
'data1': range(7)})
df1.data1
这将为我返回该系列。但是,如果该列的名称中有空格,则无法通过该方法访问该列:
df2 = DataFrame({'key': ['a','b','d'],
'data 2': range(3)})
df2.data 2 # <--- not the droid i'm looking for.
我知道我可以使用.xs()访问它:
df2.xs('data 2', axis=1)
还有另一种方式。我用谷歌搜索它疯了,想不出任何其他方式谷歌它。我在这里阅读了包含“column”,“string”和“pandas”的所有96条目,并且找不到以前的答案。这是唯一的方法,还是有更好的东西?
谢谢!
我认为默认方式是使用:
df1 = pandas.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'],
'dat a1': range(7)})
df1['dat a1']
其他方法,比如将其作为属性公开,更方便。
旧帖子,但可能很有趣:一个想法(这是破坏性的,但如果你想要它快速和肮脏的工作)是使用下划线重命名列:
df1.columns = [c.replace(' ', '_') for c in df1.columns]
虽然在使用字典或[] - 选择时,接受的答案适用于列规范,但它不会推广到需要引用列的其他情况,例如assign
方法:
> df.assign("data 2" = lambda x: x.sum(axis=1)
SyntaxError: keyword can't be an expression