String 使用包含空格的列名访问列

如果导入或创建不包含空格的pandas列，则可以按如下方式访问该列：

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.

一定有别的办法。我已经疯狂地用谷歌搜索过了，想不出其他方法来搜索它。我已经阅读了这里所有96个条目，其中包含“列”和“字符串”以及“熊猫”，并且找不到以前的答案。这是唯一的办法，还是有更好的办法

谢谢

我认为默认的方法是使用括号法而不是点表示法

df1 = pandas.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'],
             'dat a1': range(7)})

df1['dat a1']

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其他方法，如将其作为属性公开，更为方便。

旧帖子，但可能很有趣：一个想法（这是破坏性的，但如果你想快速且不干净的话，它会起作用）是使用下划线重命名列：

df1.columns = [c.replace(' ', '_') for c in df1.columns]

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虽然在使用字典或[]-选择时，公认的答案适用于列规范，但它不适用于需要参考列的其他情况，例如

赋值
方法：

> df.assign("data 2" = lambda x: x.sum(axis=1)
SyntaxError: keyword can't be an expression

如果要应用筛选，也可以使用带有空格的列名，例如筛选空值或空字符串：

df_package[(df_package['Country_Region Code'].notnull()) | 
(df_package['Country_Region Code'] != u'')]

如我所知，多亏了。
如果您想为诸如assign之类的方法提供间隔列名称，您可以对输入进行字典化

df.assign(**{'space column': (lambda x: x['space column2'])})

谢谢，那本不应该像它那样难倒我。谢谢你的评论。我通常使用点来访问我的列（df.col_name），但我只知道使用df[column name with space”].Thx访问带空格的列名的技巧。如果您还想将列标准化为小写，请使用
df1.columns=[c.lower（）。将df1.columns中的c替换为（'''''.''.'''''.'']
读取和清理数据帧的一个好方法是使用方法链接。您可以使用
rename
方法：
df1=pandas.dataframe（{'key'：['b'，'b'，'A'，'c'，'A'，'A'，'A'，'b'，'dat a1'：range（7）}）。重命名（lambda x:x.replace（''''u'），axis=1）
另一种方法是使用
strip（）
函数：
df1.columns=[c.strip（）表示df1.columns中的c]
你救了我一天！是的，我很想找到一个解决方案，因为据我所知，
assign
没有可链接的替代方案。我想这应该是一个单独的SO问题。答案是将字典作为关键字参数传递。
df.assign（**{“数据2”：lambda x:x.sum（axis=1）}
df.assign(**{'space column': (lambda x: x['space column2'])})