无法访问数据框列答案

【问题标题】：Can't access dataframe columns无法访问数据框列
【发布时间】：2016-12-18 01:25:08
【问题描述】：

我正在从 csv 文件导入数据框，但无法按名称访问其中的某些列。怎么回事？

具体来说：

> import pandas

> jobNames = pandas.read_csv("job_names.csv")
> print(jobNames)

   job_id   job_name   num_judgements
0  933985        Foo              180
1  933130        Moo              175
2  933123        Goo              150
3  933094       Flue              120
4  933088        Tru              120

当我尝试访问第二列时，出现错误：

> jobNames.job_name

AttributeError: 'DataFrame' 对象没有属性 'job_name'

奇怪的是，我可以这样访问 job_id 列：

> print(jobNames.job_id)

0    933985
1    933130
2    933123
3    933094
4    933088
Name: job_id, dtype: int64

编辑（将接受的答案放在上下文中）：

原来 csv 文件的第一行（带有列名）如下所示：

job_id, job_name, num_judgements

注意每个逗号后面的空格！这些空格保留在列名中：

> jobNames.columns[1]

' job_name'

它们不能形成有效的 python 标识符，因此这些列不能用作数据框属性。我仍然可以以 dict 样式访问它们：

> jobNames[' job_name']

【问题讨论】：

标签： python csv pandas dataframe removing-whitespace

【解决方案1】：

当使用pandas.read_csv 传入skipinitialspace=True 标志以删除CSV 分隔符后的空格时。

【讨论】：

【解决方案2】：

从列名中删除空格的另一种解决方案是str.strip：

jobNames.columns = jobNames.columns.str.strip()
print (jobNames.job_name)

0     Foo
1     Moo
2     Goo
3    Flue
4     Tru

【讨论】：

【解决方案3】：

另一种（可能较差的）方法是从列名中删除空格：

> jobNames.columns = map(lambda s:s.strip(), jobNames.columns)
> jobNames.job_name

0   Foo
1   Moo
2   Goo
3   Flue
4   Tru
Name: job_name, dtype: object

【讨论】：