HTML Diff
0 added 0 removed
Original 2026-01-01
Modified 2026-02-26
1 <p>Для получения столбца в Pandas можно использовать один из двух способов:</p>
1 <p>Для получения столбца в Pandas можно использовать один из двух способов:</p>
2 <ol><li>Через обращение к столбцу по его названию:</li>
2 <ol><li>Через обращение к столбцу по его названию:</li>
3 </ol>import pandas as pd # Создаем DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # Получаем столбец 'A' column_A = df['A'] print(column_A)<ol><li>Через использование метода .loc[]:</li>
3 </ol>import pandas as pd # Создаем DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # Получаем столбец 'A' column_A = df['A'] print(column_A)<ol><li>Через использование метода .loc[]:</li>
4 </ol>import pandas as pd # Создаем DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # Получаем столбец 'B' column_B = df.loc[:, 'B'] print(column_B)<p>Оба способа возвращают Series - одномерный массив, который представляет собой столбец данных из DataFram</p>
4 </ol>import pandas as pd # Создаем DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # Получаем столбец 'B' column_B = df.loc[:, 'B'] print(column_B)<p>Оба способа возвращают Series - одномерный массив, который представляет собой столбец данных из DataFram</p>