Как распечатать столбец dataframe pandas

Вы можете использовать следующие методы для печати столбца DataFrame pandas:

Способ 1. Печать столбца без заголовка

 print (df[' my_column ']. to_string (index= False ))

Способ 2. Печать столбца с заголовком

 print (df[[' my_column ']]. to_string (index= False ))

В следующих примерах показано, как использовать каждый метод на практике со следующим DataFrame pandas:

 import pandas as pd

#createDataFrame
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

Пример 1: распечатать столбец без заголовка

Следующий код показывает, как распечатать значения столбца точек без заголовка столбца:

 #print the values in the points column without header
print (df[' points ']. to_string (index= False ))

25
12
15
14
19
23
25
29

Используя функцию to_string() , мы можем печатать только значения столбца с точкой без заголовка столбца и значений индекса строки.

Пример 2: печать столбца с заголовком

Следующий код показывает, как распечатать значения столбца точек с заголовком столбца:

 #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

Обратите внимание, что печатаются значения столбцов точек , а также заголовок столбца.

Примечание . Единственное отличие этого примера от предыдущего заключается в том, что мы использовали двойные скобки вокруг имени столбца, что позволило нам напечатать заголовок столбца со значениями.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:

Как распечатать Pandas DataFrame без индекса
Как отобразить все строки в DataFrame Pandas
Как проверить тип всех столбцов в Pandas DataFrame