Python DataFrameA.columnA与熊猫中的DataFrameA。[“columnA”相同吗？

我正在考虑将我所有的

DataFrameA.columnA

更改为

DataFrameA[“columnA”]

，因为看起来文档经常使用括号语法。这看起来是更好的做法，因为它提供了基于变量而不是硬编码动态选择列的机会。例如，您可以执行以下操作：

columnWanted="columnA"; 
DataFrameA[columnWanted] # Yield ColumnA, GOOD

使用其他语法

columnWanted="columnA"; 
DataFrameA.columnWanted # Yields Nothing, BAD. No way of Evaluating Variable.

这是行不通的。因为它查找“

columnWanted

”，并且无法在python中放入某种类型的语句来计算columnWanted的值

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您可以同时使用上述两种约定，只要：

• 有问题的专栏存在
• 列名是字符串文字，而不是包含字符串的变量

但是，属性表示法的使用还有另一个限制， 即列名必须是有效标识符（例如，它可以 不包含任何空格）

但是如果您创建一个新的列，那么唯一的选择就是括号 符号

在我看来，属性表示法使用得非常频繁，而且 无需更改括号符号，只需使用 只有一个符号

还要注意，df.xxx比df['xxx']更简洁，所以我更喜欢它

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更确切地说是属性表示法。

首先，它应该是

DataFrameA[“columnA”]

，而不是

DataFrameA[“columnA”]

此外，这里：

columnWanted="columnA"; 
DataFrameA.columnWanted # Yields Nothing, BAD. No way of Evaluating Variable.

“无法计算变量”并不完全正确。你可以用

columnWanted="columnA"; 
getattr(DataFrameA, columnWanted) # equivalent to DataFrameA.columnA

但是你不应该在这里用这个。最好使用

DataFrameA[“columnA”]

关于这个问题，两者完全相同。你可以通过跑步看到这一点

DataFrameA.columnA is DataFrameA["columnA"]

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输出是

True

我不认为在

DataFrameA

和

[“columnName”]

@JohnGordon之间应该有一个时间段。你是对的，我不知道getattr。看来这会派上很多用场