Coluna de impressão de pandas

“Pandas é uma biblioteca Python única, baseada em análise, utilizada exclusivamente para avaliar e manipular dados. Também podemos analisar os dados utilizando esta biblioteca "pandas". É uma biblioteca de código aberto. Ele também apresenta a função "DataFrame ()", que se tornou útil para configurar linhas e colunas para os dados. Quando o DataFrame é projetado no código "Pandas", também podemos imprimir a coluna única, bem como várias colunas do DataFrame. Existem diferentes métodos exclusivos que os “pandas” nos fornecem para obter colunas únicas ou múltiplas do quadro de dados e, depois de obter a coluna desejada, também podemos imprimir essa coluna no terminal. Este guia é apresentado aqui para explicar o conceito da “coluna de impressão de pandas”, e também exploraremos todos os métodos aqui que nos ajudam a imprimir o single e várias colunas do quadro de dados.”

O "Pandas" fornece três métodos distintos para acessar a coluna do quadro de dados, e esses métodos também serão explicados em detalhes neste guia. Estes são:

• Usando o método dos colchetes [].
• Usando o DF.Método loc [].
• Usando o DF.Método Iloc [].

Exemplo # 01

Agora, utilizamos esses métodos em nossos códigos e também explicaremos como usar esses métodos no código "pandas". Usamos o aplicativo "Spyder" para executar nosso código "Pandas" neste guia. A primeira etapa que fazemos aqui é que importe algumas bibliotecas, como importar duas bibliotecas neste código que são "pandas" e "numpy", usando a palavra -chave "importar" com as duas bibliotecas. Depois disso, estamos construindo um quadro de dados aqui, chamado "game_df". Nós apenas construímos o quadro de dados quando utilizamos o “PD.DataFrame () ”Método, como mostrado aqui.

Em seguida, colocamos "Game_code", que é a nossa primeira coluna deste Dataframe e inserimos "GC_167, GC_210, GC_234, GC_290, GC_310, GC_451, GC_551, GC_GC_617, GC_736, e GC_81,. O "Game_Score" é adicionado, que é a segunda coluna deste DataFrame e também adicionamos "420, 900, 560, NP.Nan, 590, 620, 405, NP.nan, 811 e 619 ”para ele. Aqui, “NP.nan ”não representa valor. Os "game_attempts" são a próxima coluna que adicionamos aqui. Nesta coluna, inserimos “1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2 e 1”. A coluna "Qualify" é a última, e adicionamos "sim, não, sim, não, não, sim, sim, não, não, e sim" nesta coluna "qualificada".

Depois de adicionar tudo isso, apenas colocamos este "game_df" no "print ()" para que todo o quadro de dados seja exibido.

Depois de atingir o "Shift+Enter", o seguinte resultado renderiza no terminal em que todo o quadro de dados é mostrado. Agora, utilizaremos o método de colchetes quadrados para acessar uma coluna a partir deste quadro de dados. Vamos olhar abaixo.

Adicionamos essas linhas nas quais utilizamos o método de colchetes quadrados para obter uma coluna deste quadro de dados. Mencionamos o nome do quadro de dados e depois colocamos os colchetes nos quais mencionamos o nome da coluna DataFrame que queremos imprimir. Aqui, adicionamos "game_code", que é o nome da coluna deste DataFrame, e ele imprimirá no terminal porque utilizamos esse método dentro do método "print ()".

O resultado abaixo mostra apenas uma coluna do quadro de dados acima, porque usamos o método de suporte quadrado para obter esta coluna.

Exemplo # 02

Estamos atualizando um pouco o código acima aqui e, desta vez, estamos exibindo mais de uma coluna usando o mesmo método de colchetes quadrados. Aqui, depois de exibir todo o quadro de dados, colocamos o método de colchetes quadrados no método "print ()", e novamente mencionamos o nome do quadro de dados, e então dois colchetes são adicionados aqui porque queremos obter duas colunas disso Quadro de dados. Nesses colchetes, adicionamos dois nomes de colunas que são "game_score" e "game_attempts". Agora, ambas as colunas serão impressas no terminal.

Depois de renderizar o quadro de dados completo, você pode ver apenas duas colunas são renderizadas neste resultado. Acessamos essas duas colunas usando o método “Squates Backets []” e depois imprimimos as duas colunas aqui.

Exemplo # 03

Aqui, um DataFrame chamado "Bank_DF" está sendo criado com a ajuda do "PD.DataFrame () ”Método. Entramos em “John, Stellan, Rowan, Alexander, Cora, Ellis e Bromley” na primeira coluna deste quadro de dados, e o nome desta coluna é "nome" aqui. A segunda coluna deste quadro de dados, "Contact num", é então inserida, juntamente com os números "123456, 123678, 123975, 123123, 123846, 981254 e 212789".

Agora, temos a coluna "Conta Num", onde adicionamos "456071, 345678, 987654, 789123, 890456, 987654 e 234789". Depois vem a coluna “Data de ativação” na qual adicionamos datas “2020-02-14, 2020-05-21, 2020-07-17, 2021-01-15, 2021-04-21, 2021-12-27, 2022-04-24 ”. Também adicionamos mais uma coluna, que é chamada "Recontend Rec" e, nesta coluna, inserimos "Yes_rec, não_yet, não_yet, não_yet, não_yet, yes_rec, yes_rec e yes_rec".

Depois disso, temos a função "print ()" aqui na qual o "Bank_df" é colocado para que ele renderize no terminal. Agora, queremos obter apenas uma coluna usando o método "loc" e exibir essa coluna. Então, mencionamos o nome do quadro de dados e depois o método "loc" no qual colocamos primeiro: ", o que significa que queremos obter todas as linhas e depois colocamos" nome ", que é o nome da coluna, queremos imprimir. Este método "loc" acessa a coluna "nome" e a "print ()" em que esse método é descrito ajuda a imprimir essa coluna no terminal.

Todo o quadro de dados consiste em cinco colunas que também são mostradas no resultado, mas acessamos apenas uma coluna usando o método "loc" e também o imprimimos aqui, o que também é visível para você neste resultado.

Também podemos obter várias colunas utilizando o método "loc" e, para isso, apenas fazemos poucas alterações, como mostrado abaixo. Depois de colocar o nome do DataFrame e, em seguida, o método "loc", adicionamos três nomes de colunas que queremos acessar e exibir. Colocamos “Nome, contato de contato e data de ativação” dentro do método “LOC” porque queremos imprimir várias colunas do DataFrame. Essas colunas serão impressas como também usamos o "Print ()" aqui.

Três colunas são vistas neste resultado, e obtemos essas três colunas colocando -as no método "loc []".

Exemplo # 04

O "Bank_DF" é novamente usado neste código, e imprimiremos apenas uma coluna desse quadro de dados usando outro método que é o método "iloc []". Depois de renderizar o "Bank_df", usamos esse método "Iloc []" e colocamos o "Bank_DF" antes deste "Iloc []". Inserimos "Bank_df" e depois usamos "ILOC" e neste "ILOC", colocamos ":" Primeiro, mostrando que temos que acessar todas as linhas, mas também queremos obter apenas uma coluna aqui que mencionamos depois disso depois disso. Colocamos "0", que é o valor do índice padrão da coluna. Portanto, ele acessará a primeira coluna deste "Bank_DF" e também a imprimirá porque é adicionada no método "print ()" também.

A primeira coluna do "Bank_DF" é exibida separadamente após a exibição de todo o DataFrame, que contém todas as linhas e todas as colunas de "Bank_DF". Imprimimos a primeira coluna deste quadro de dados aqui usando o método "iloc []" neste exemplo.

Conclusão

O principal objetivo deste guia é fornecer uma melhor compreensão da noção de "coluna de impressão de pandas". Explicamos que existem três métodos diferentes em "pandas" para obter a coluna do DataFrame. Utilizamos todos os métodos em nosso código "Pandas" e explicamos todos eles em detalhes, para que você aprenda facilmente a usar esses métodos na programação "Pandas". Também discutimos como obter a saída desses códigos e também fornecemos os resultados do nosso código aqui, o que fizemos neste guia. Explicamos como obter uma coluna do DataFrame e imprimi -lo, bem como várias colunas seletivas do quadro de dados e imprimi -las neste guia.