Получение индекса столбца по названию в Pandas Python

Быстрый ответ

Для определения индекса столбца в DataFrame Pandas, используйте метод df.columns.get_loc('column_name'). В результате получим позицию нужного столбца, которая представлена в виде целого числа.

# Предположим, что 'df' — это ваш DataFrame, а 'column_name' — имя искомого столбца.
column_index = df.columns.get_loc('column_name')
# В: Что привлекает разработчиков в Python?
# О: Их увлечение "Питоном"😉

Приобразование списка индексов в единую структуру

Ключ к эффективной работе с DataFrame в Pandas — это знание индексов столбцов. Итак, давайте прокладывать свой путь в этой области, учась все основные трудности.

Инструментарий аналитика

Прежде чем начать анализ данных, убедитесь, что ваши инструменты готовы:

• Для проверки наличия столбца используйте df.columns.isin(['column_name']). Этот метод вернёт массив булевых значений.
• Для получения индексов нескольких столбцов полезно применить списковое включение:

# Пример вычисления индексов для нескольких столбцов
indices_of_columns = [df.columns.get_loc(column) for column in ['col1', 'col2'] if column in df.columns]

• Если нужен нестандартный индекс, то (df.columns == 'column_name').nonzero() справится с этим, хотя и менее элегантно, чем get_loc.

Обработка исключений

Неизбежные исключения требуют аккуратной обработки. Вот пример реализации через try-except блок:

try:
    column_index = df.columns.get_loc('non_existent_column')
except KeyError:
    column_index = None
    print("Данного столбца не существует в текущем DataFrame 💔")
    # Вспоминаем: "В Python'е не всегда всё идёт по плану" 🎶

Производительность на первом месте

Если вы работаете с большим объемом данных и требуется высокая производительность, следующие методы могут быть полезны:

• Оптимизируйте скорость вычислений с помощью функций из NumPy, например, np.argsort и np.searchsorted.

Важность проверки данных перед применением

Сначала удостоверьтесь в корректности названий столбцов, чтобы не сталкиваться с ошибкой KeyError:

# Демонстрация имен всех столбцов
print(df.columns.tolist())

# А теперь находим индекс желаемого столбца
column_index = df.columns.get_loc('verified_column_name')
# Начинается игра в "найди и обнаружь" 🏆

Визуализация

Представим процесс поиска индекса столбца как партию покера:

DataFrame — это покерный стол (🃏). Каждый столбец — это игрок за столом:

DataFrame = 🃏🎴🀄🂾🁞 
            0  1  2  3  4

У каждого игрока свои карты ('A', 'B', 'C', и т. д.):

'Карты игроков': ['A', 'B', 'D', 'C', 'E']

Нашей задачей является определение номера игрока за столом:

Вы: "На каком месте расположен игрок с именем 'C'?"
`df.columns`: "Третий."

Таким образом, индекс столбца 'C' равен `3` ♠️👍

Это демонстрирует эффективный и точный подход к решению задачи.

Продвинутые методы работы со столбцами

Игра продолжается, и раздача карт наступает:

• Чтобы выбрать несколько столбцов по имени, используйте срезы. Например:

  Python

  Скопировать код

  selected_columns = df[['column1', 'column2']]
  # Кажется, Python стал больше походить на JavaScript в работе с массивами. 🕶️

• Когда неожиданности встречаются на каждом шагу, всегда можно прибегнуть к оператору in:

  Python

  Скопировать код

  # Вернёт значение 'True', если 'column_name' присутствует в DataFrame, и 'False' в противном случае.
  print('column_name' in df.columns)
  # Вспоминаем: как узнать, что с пиццей, пока вы отвлеклись. 🍕

Полезные материалы

1. Документация pandas 2.2.0 по DataFrame — исключительно полезный ресурс для работы с DataFrame в Pandas.
2. Получение индекса столбца по имени в Pandas Python – Stack Overflow — место, где собраны ответы многочисленного сообщества. Задайте свой вопрос и найдите подходящие решения.
3. Документация pandas 2.2.0 по методу .get_loc() — все об использовании метода .get_loc().
4. Pandas DataFrame: сделайте работу с данными приятной – Real Python — вводное руководство по работе с DataFrame.
5. Индексирование и выбор данных в Pandas – GeeksforGeeks — изучите индексирование и выбор данных в Pandas на примерах.
6. Удаление строк и столбцов в DataFrames используя функцию drop в Pandas — научитесь удалять строки и столбцы, чтобы эффективно очищать свой DataFrame.