熊猫列访问，列名包含空格

问题描述：

如果我导入或创建一个不包含空格的 pandas 列，我可以按如下方式访问它：

from pandas import DataFrame

df1 = DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'],
                 'data1': range(7)})

df1.data1

这将返回该系列。但是，如果该列的名称中有空格，则无法通过该方法访问：

from pandas import DataFrame

df2 = DataFrame({'key': ['a','b','d'],
                 'data 2': range(3)})

df2.data 2      # <--- not the droid I'm looking for.

我知道我可以使用.xs() 访问它：

df2.xs('data 2', axis=1)

肯定还有其他方法。我疯狂地在 Google 上搜索，想不出其他方法。我读完了 SO 上包含“column”和“string”以及“pandas”的所有 96 个条目，但找不到以前的答案。这是唯一的方法吗，还是有更好的方法？

解决方案 1：

旧帖子，但可能很有趣：一个想法（具有破坏性，但如果你想快速而肮脏地完成工作）是使用下划线重命名列：

df1.columns = [c.replace(' ', '_') for c in df1.columns]

解决方案 2：

我认为默认方法是使用括号方法而不是点符号。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'],
    'dat a1': range(7)
})

df1['dat a1']

其他方法，例如将其作为属性公开，更是为了方便。

解决方案 3：

如果您喜欢向 pandas 方法（如assign）提供间隔列名称，您可以对您的输入进行字典化。

df.assign(**{'space column': (lambda x: x['space column2'])})

解决方案 4：

你可以这样做df['Column Name']

解决方案 5：

虽然在使用字典或 [] 选择时，接受的答案适用于列指定，但它不能推广到需要引用列的其他情况，例如assign方法：

> df.assign("data 2" = lambda x: x.sum(axis=1)
SyntaxError: keyword can't be an expression

解决方案 6：

如果要应用过滤，列名中包含空格也是可能的，例如过滤 NULL 值或空字符串：

df_package[(df_package['Country_Region Code'].notnull()) | 
(df_package['Country_Region Code'] != u'')]

正如我所发现的，感谢Rutger Kassies 的 回答。