调用“ iris.species”和“ iris ['species']”有什么区别？

Question

我最近刚开始研究python数据科学，并注意到我可以通过两种方式调用数据集的列。我想知道使用一种方法相对于另一种方法是否有优势，或者可以互换使用？

import seaborn
iris = seaborn.load_dataset('iris')

print(iris.species)
print(iris['species'])

两个打印语句在Jupyter中都提供相同的输出

Answer 1

没有区别。 iris是Pandas数据框，这是访问数据框中列的两种不同方式。

尝试一下：

iris['species'] is iris.species
# True

您可以使用任何一种方法，但是我发现索引方法（iris['species']）更具通用性，例如您可以使用它来访问名称中包含空格的列，可以使用它来创建新列，并且绝不会意外检索到数据框方法或属性（例如iris.shape）而不是列。

另请参阅以下问题的答案：

• In pandas, what's the difference between df['column'] and df.column?
• For Pandas DataFrame, what's the difference between using squared brackets or dot to access a column?

Answer 2

访问字典的两种方法都是等效的。

通过UpdateData(SomeHighLevelType)键（例如iris）访问'species'字典的主要优点是指定的字典键可以有空格。

例如，您可以使用iris['species']键访问iris字典，例如：'plant color'。但是，您无法通过iris['plant color']访问iris字典。