Comment imprimer une colonne d’un DataFrame Pandas
Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour imprimer une colonne d’un DataFrame pandas :
Méthode 1 : imprimer la colonne sans en-tête
print(df['my_column'].to_string(index=False))
Méthode 2 : imprimer la colonne avec en-tête
print(df[['my_column']].to_string(index=False))
Les exemples suivants montrent comment utiliser chaque méthode en pratique avec le DataFrame pandas suivant :
import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29, 32], 'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4, 5], 'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12, 8]}) #view DataFrame print(df) points assists rebounds 0 25 5 11 1 12 7 8 2 15 7 10 3 14 9 6 4 19 12 6 5 23 9 5 6 25 9 9 7 29 4 12 8 32 5 8
Exemple 1 : imprimer une colonne sans en-tête
Le code suivant montre comment imprimer les valeurs de la colonne des points sans l’en-tête de colonne :
#print the values in the points column without header
print(df['points'].to_string(index=False))
25
12
15
14
19
23
25
29
En utilisant la fonction to_string() , nous pouvons imprimer uniquement les valeurs de la colonne de points sans l’en-tête de colonne ni les valeurs d’index de ligne.
Exemple 2 : imprimer la colonne avec en-tête
Le code suivant montre comment imprimer les valeurs de la colonne des points avec l’en-tête de colonne :
#print the values in the points column with column header
print(df[['points']].to_string(index=False))
points
25
12
15
14
19
23
25
29
32
Notez que les valeurs de la colonne de points ainsi que l’en-tête de colonne sont imprimés.
Remarque : La seule différence entre cet exemple et le précédent est que nous avons utilisé des doubles crochets autour du nom de la colonne, ce qui nous a permis d’imprimer l’en-tête de la colonne avec les valeurs.
Ressources additionnelles
Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres opérations courantes dans les pandas :
Comment imprimer le DataFrame Pandas sans index
Comment afficher toutes les lignes d’un DataFrame Pandas
Comment vérifier le type de toutes les colonnes dans Pandas DataFrame