<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para selecionar colunas por nome em um DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n M\u00e9todo 1: selecione uma coluna por nome<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 2: selecione v\u00e1rias colunas por nome<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 3: selecionar colunas no intervalo por nome<\/strong><\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir mostram como usar cada um desses m\u00e9todos na pr\u00e1tica com o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como selecionar a coluna \u201cspurs\u201d no DataFrame:<\/span><\/p>\n Apenas os valores da coluna \u201cspurs\u201d s\u00e3o retornados.<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como selecionar as colunas cavs, spurs e net no DataFrame:<\/span><\/p>\n Somente os valores das colunas cavs, spurs e net s\u00e3o retornados.<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como selecionar todas as colunas entre os nomes \u201chornets\u201d e \u201cnet\u201d no DataFrame:<\/span><\/p>\n Todas as colunas entre os nomes “hornets” e “net” s\u00e3o retornadas.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em pandas:<\/span><\/p>\n Pandas: Como mover uma coluna na frente do DataFrame<\/a> Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para selecionar colunas por nome em um DataFrame do pandas: M\u00e9todo 1: selecione uma coluna por nome df. loc [:, ‘ column1 ‘] M\u00e9todo 2: selecione v\u00e1rias colunas por nome df. loc [:,[‘ column1 ‘,’ column3 ‘,’ column4 ‘]] M\u00e9todo 3: selecionar colunas no intervalo por nome df. loc […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-3435","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n df. loc<\/span> [:, ' column1<\/span> ']\n<\/strong><\/pre>\n df. loc<\/span> [:,[' column1<\/span> ',' column3<\/span> ',' column4<\/span> ']]<\/strong><\/pre>\n df. loc<\/span> [:, ' column2<\/span> ':' column4<\/span> ']<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' mavs<\/span> ': [10, 12, 14, 15, 19, 22, 27],\n ' cavs<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20],\n ' hornets<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 14],\n ' spurs<\/span> ': [10, 12, 14, 13, 13, 19, 22],\n ' net<\/span> ': [10, 14, 25, 22, 25, 17, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n mavs cavs hornets spurs nets\n0 10 18 5 10 10\n1 12 22 7 12 14\n2 14 19 7 14 25\n3 15 14 9 13 22\n4 19 14 12 13 25\n5 22 11 9 19 17\n6 27 20 14 22 12\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Exemplo 1: Selecione uma coluna por nome<\/strong><\/span><\/h2>\n
#select column with name 'spurs'\n<\/span>df. loc<\/span> [:, ' spurs<\/span> ']\n\n0 10\n1 12\n2 14\n3 13\n4 13\n5 19\n6 22\nName: spurs, dtype: int64<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Exemplo 2: selecione v\u00e1rias colunas por nome<\/strong><\/span><\/h2>\n
#select columns with names cavs, spurs, and nets\n<\/span>df. loc<\/span> [:, [' cavs<\/span> ', ' spurs<\/span> ', ' nets<\/span> ']]\n\n cavs spurs nets\n0 18 10 10\n1 22 12 14\n2 19 14 25\n3 14 13 22\n4 14 13 25\n5 11 19 17\n6 20 22 12<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Exemplo 3: Selecione colunas em um intervalo por nome<\/strong><\/span><\/h2>\n
#select all columns between hornets and nets\n<\/span>df. loc<\/span> [:, ' hornets<\/span> ': ' nets<\/span> ']\n\n hornets spurs nets\n0 5 10 10\n1 7 12 14\n2 7 14 25\n3 9 13 22\n4 12 13 25\n5 9 19 17\n6 14 22 12<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Pandas: como verificar se a coluna cont\u00e9m uma string<\/a>
Pandas: Como adicionar uma coluna vazia ao DataFrame (3 exemplos)<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"