Selecionar colunas pelo nome
Colunas individuais e listas de colunas.
Selecionar colunas pelo nome é uma aula grátis de Data Science Academy no CoddyKit. Esta é a aula 1 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Data Science Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Data Science Academy inclui 4 aulas no total.
As colunas são seu ponto de partida
Conjuntos de dados reais têm dezenas de colunas, mas raramente você precisa de todas. Escolher as columns certas pelo nome é o primeiro passo de quase toda análise. 🎯
Obtenha uma coluna
Para extrair uma única column, coloque o nome dela entre colchetes depois do DataFrame. O resultado é uma Series unidimensional.
ages = df["age"]
print(ages.head())Uma única coluna é uma Series
Um nome entre colchetes retorna uma Series: uma única coluna rotulada, não uma tabela. Ela mantém o mesmo índice do DataFrame de origem.
type(df["age"])
# pandas.core.series.SeriesAcesso por ponto como atalho
Você também pode acessar uma coluna com dot access, como df.age. É mais curto, mas só funciona quando o nome não contém espaços nem símbolos.
df.age # same as df["age"]Quando o acesso por ponto falha
O acesso por ponto falha em nomes com espaços, como df.user name, ou em nomes que entram em conflito com métodos. Em caso de dúvida, prefira o acesso por bracket por segurança.
df["user name"] # brackets handle spacesSelecione várias colunas
Passe uma list de nomes entre os colchetes para obter várias colunas de uma vez. Observe os colchetes duplos na sintaxe.
subset = df[["name", "age", "city"]]Uma lista de colunas é um DataFrame
Selecionar uma lista de nomes retorna um DataFrame, mesmo que a lista contenha apenas um nome. Essa é a principal diferença em relação ao acesso com colchete único.
df[["age"]] # DataFrame, not SeriesA ordem depende de você
As colunas aparecem exatamente na order em que você as lista, e não na ordem original. Essa é uma maneira rápida de reorganizar uma tabela para um relatório.
df[["city", "name"]] # city first nowSelecione várias com loc
O acessador loc seleciona por rótulo e permite escolher linhas e colunas ao mesmo tempo. Dois-pontos significam todas as linhas.
df.loc[:, ["name", "age"]]Liste todos os nomes de colunas
Esqueceu a grafia exata? O atributo columns lista todos os nomes, para que você possa copiá-los sem erros de digitação.
print(df.columns.tolist())Cuidado com o KeyError
Se você solicitar um nome inexistente, o pandas gerará um KeyError. Os nomes diferenciam maiúsculas de minúsculas, portanto Age e age são diferentes.
df["Age"] # KeyError if column is "age"Verificação rápida
Pense no que cada estilo de colchetes retorna.
Recapitulação: escolhendo colunas
Colchetes simples fornecem uma Series, uma lista de nomes fornece um DataFrame na ordem escolhida e loc seleciona por rótulo. Agora você obtém exatamente as colunas de que precisa. ✅
Perguntas Frequentes
A aula “Selecionar colunas pelo nome” é grátis?
Sim — o texto completo de “Selecionar colunas pelo nome” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Data Science Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Data Science Academy inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Selecionar colunas pelo nome”?
Colunas individuais e listas de colunas. Você pratica Data Science Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar Data Science Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. Data Science Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 1 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Selecionar colunas pelo nome”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de Data Science Academy?
Sim. Cada aula de Data Science Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Selecionar colunas pelo nome
- Filtrar linhas com condições
- Combinar filtros com AND e OR
- query e isin para filtros limpos