Курс Python → Названия столбцов в Python таблицах

При работе с таблицами в Python, важно правильно именовать столбцы. По умолчанию рекомендуется использовать английские названия для столбцов. Это связано с тем, что большая часть библиотек, которые используются для работы с таблицами, лучше поддерживают обращение к столбцам через квадратные скобки, что может вызвать проблемы при использовании кириллицы в названиях столбцов.

Однако, если необходимо использовать кириллицу в названиях столбцов, то для некоторых библиотек это также возможно. Например, при обращении к столбцу через квадратные скобки в pandas, можно использовать кириллические символы в названии столбца. Однако, стоит помнить, что при передаче названия столбца как аргумента через командную строку, могут возникнуть проблемы с кодировкой.

Для избежания подобных проблем рекомендуется использовать латинские символы в названиях столбцов при работе с таблицами в Python. В случае, если необходимо работать с кириллицей, следует учитывать особенности работы с различными библиотеками и возможные проблемы с кодировкой при передаче аргументов через командную строку.


import pandas as pd

# Создание DataFrame с кириллическими названиями столбцов
df = pd.DataFrame({'имя': [1, 2, 3], 'возраст': [25, 30, 35]})

# Обращение к столбцу через квадратные скобки
print(df['имя'])

Пример кода выше демонстрирует создание DataFrame с кириллическими названиями столбцов и обращение к столбцу с помощью квадратных скобок. В данном случае использование кириллицы возможно, однако, при передаче названия столбца как аргумента через командную строку, могут возникнуть проблемы с кодировкой.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Генерация фальшивых данных с Faker
  2. Нахождение хеша для бесконечности и NaN в Python
  3. Метод __complex__ в Python
  4. Преобразование в float
  5. Преобразование чисел в слова
  6. Импорт и использование модулей в Python
  7. Проверка условий: all и any
  8. Создание namedtuple из словаря
  9. Retrying в Python: повторные вызовы
  10. Метод repr() в Python
  11. Создание словаря с значением по умолчанию
  12. Работа со строками в Python
  13. Регулярные выражения: метод match
  14. Получение пути к текущему скрипту с помощью os
  15. Методы list в Python
  16. Работа с Event() в threading
  17. Установка и использование howdoi
  18. Асинхронное программирование с asyncio
  19. Форматирование кода на Python
  20. Метод __call__ в Python
  21. Метод bool() в Python
  22. Удаление ключа из словаря
  23. Приоритет операций в Python
  24. Метод title() в Python
  25. Создание списков в Python
  26. Функция product() из itertools
  27. Удаление символов новой строки в Python.
  28. Проверка дублей в списке.
  29. Переменные в Python: сокращение гласных
  30. Работа с файлами в Python
  31. Python Поверхностное Копирование
  32. Конвертация текстовых чисел с помощью Numerizer
  33. Метод gt в Python
  34. Настройка вывода в Numpy
  35. Перемешивание списка с shuffle()
  36. Использование эмодзи в Python
  37. Основы работы со строками в Python
  38. Работа с типами данных в Python с помощью pydantic.
  39. Лямбда-функции в Python
  40. Замеры производительности в Python
  41. Защита данных в Python
  42. Beautiful Soup — извлечение данных из HTML
  43. Шаблоны и наследование в Flask
  44. Декораторы в Python
  45. Определение объема памяти объекта
  46. Concrete Paths — метод .with_suffix()

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию