【Pandas】pandas DataFrame get

Pandas2.2 DataFrame

Indexing, iteration

方法	描述
DataFrame.head([n])	用于返回 DataFrame 的前几行
DataFrame.at	快速访问和修改 DataFrame 中单个值的方法
DataFrame.iat	快速访问和修改 DataFrame 中单个值的方法
DataFrame.loc	用于基于标签（行标签和列标签）来访问和修改 DataFrame 中的数据
DataFrame.iloc	用于基于整数位置（行号和列号）来访问和修改 DataFrame 中的数据
DataFrame.insert(loc, column, value[, …])	用于在 DataFrame 的指定位置插入一个新的列
DataFrame.iter()	用于迭代 DataFrame 的列名
DataFrame.items()	用于迭代 DataFrame 的列名和列数据
DataFrame.keys()	返回 DataFrame 的列名
DataFrame.iterrows()	用于逐行迭代 DataFrame
DataFrame.itertuples([index, name])	用于逐行迭代 DataFrame
DataFrame.pop(item)	用于从 DataFrame 中删除指定列
DataFrame.tail([n])	用于返回 DataFrame 的最后 n 行
DataFrame.xs(key[, axis, level, drop_level])	用于从 DataFrame 中提取一个横截面（cross-section）
DataFrame.get(key[, default])	用于从 DataFrame 中获取指定列的数据

pandas.DataFrame.get()

pandas.DataFrame.get(key[, default]) 方法用于从 DataFrame 中获取指定列的数据。如果指定的列不存在，可以返回一个默认值。

参数

• key：要获取的列名。
• default：可选参数，如果指定的列不存在，返回的默认值。默认为 None。

返回值

• 如果列存在，返回该列的数据，类型为 pandas.Series。
• 如果列不存在，返回 default 参数指定的值。

示例

假设我们有一个 DataFrame 如下：

import pandas as pd

data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}

df = pd.DataFrame(data)
print("原始 DataFrame:")
print(df)

输出：

原始 DataFrame:
   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

示例 1：获取存在的列

获取列 'A' 的数据：

column_A = df.get('A')
print("\n获取列 'A':")
print(column_A)

输出：

获取列 'A':
0    1
1    2
2    3
Name: A, dtype: int64

示例 2：获取不存在的列并返回默认值

尝试获取不存在的列 'C'，并返回默认值 'Column not found'：

column_C = df.get('C', default='Column not found')
print("\n获取不存在的列 'C' 并返回默认值:")
print(column_C)

输出：

获取不存在的列 'C' 并返回默认值:
Column not found

示例 3：获取不存在的列并返回 None

尝试获取不存在的列 'D'，不指定默认值：

column_D = df.get('D')
print("\n获取不存在的列 'D' 并返回 None:")
print(column_D)

输出：

获取不存在的列 'D' 并返回 None:
None

通过这些示例，可以看到 get 方法在处理列存在和不存在情况时的灵活性。