Выбор столбцов

Коротко

• df["col"] — один столбец, результат — Series.
• df[["a", "b"]] — несколько столбцов (список!), результат — DataFrame. df[["a"]] — DataFrame из одного столбца.
• df.col работает для простых имён, но ломается, если имя совпадает с методом или атрибутом (size, count, index) или содержит пробел. Для присваивания точку не используют.
• select_dtypes(include="number") — все числовые столбцы; filter(like="…") — по части имени.

Синтаксис

df["col"]                         # Series
df[["a", "b"]]                    # DataFrame
df.select_dtypes(include="number", exclude=None)
df.filter(items=None, like=None, regex=None)

Параметры

Примеры

menu = pd.DataFrame({
    "item": ["латте", "чай", "раф"],
    "price": [180, 90, 220],
    "price_old": [170, 90, 200],
    "size": ["M", "L", "M"],
    "vegan": [False, True, False],
})

menu["price"]                   # один столбец — Series

0    180
1     90
2    220
Name: price, dtype: int64

menu[["item", "price"]]         # список столбцов — DataFrame

    item  price
0  латте    180
1    чай     90
2    раф    220

menu[["price"]]                 # двойные скобки — DataFrame из одного столбца

   price
0    180
1     90
2    220

print(menu.select_dtypes(include="number").columns)
menu.select_dtypes(include=["str", "bool"]).columns

Index(['price', 'price_old'], dtype='str')
Index(['item', 'size', 'vegan'], dtype='str')

menu.filter(like="price")       # столбцы, в имени которых есть «price»

   price  price_old
0    180        170
1     90         90
2    220        200

Подводные камни

print(menu.price.max())         # доступ через точку — только для чтения и простых имён
menu.size                       # size — это атрибут DataFrame, а не столбец!

220
15

menu["cost"]

KeyError: 'cost'