我发现当我应该使用df[data]或df.data从dataframe（df）访问数据时，我有问题。
我主要使用[]方法创建新列，但我也可以使用df[]和df.data访问数据，但是差异是什么，我怎样才能更好地掌握这两种方式选择数据？什么时候应该用在另一个上？
答案 0 :(得分：1)
如果我正确理解Docs，它们几乎相同，除非在这些情况下：
- 只有当index元素是有效的python标识符时才可以使用[
.]访问权限，例如s.1是不允许的。- 如果该属性与现有方法名称冲突，则该属性将不可用，例如： s.min是不允许的。
- 同样，如果该属性与以下任何列表冲突，该属性将不可用：index，major_axis，minor_axis，items，labels。
- 在任何这些情况下，标准索引仍然有效，例如： s ['1']，s ['min']和s ['index']将访问相应的元素或列。
然而，
索引运算符
[]和属性运算符.提供快速简便的功能 在各种用例中访问pandas数据结构[...]
在制作中你应该真正使用优化的熊猫数据访问方法，例如.loc，.iloc和.ix，因为
[...]因为要访问的数据类型未知 事先，直接使用标准运算符进行了一些优化 限制。对于生产代码，我们建议您利用 优化的pandas数据访问方法。
答案 1 :(得分：0)
使用[]将使用索引的值。
a = "hello"
df[a] # It will give you content at hello
使用.
df.a # content at a
不同之处在于，第一个可以使用变量。