Python中如何通过点表示法动态访问Pandas DataFrame列

首先明确核心规则：Python原生的点.访问语法是静态字面量属性查找，编写obj.attr代码时，解释器会固定查找名称为attr的对象属性，不存在自动把变量值解析为属性名的语法特性，你之前尝试的store_df.{column_name}写法触发SyntaxError，就是因为点号后要求直接跟合法的标识符字面量，不支持插值变量的写法。

你不需要用exec这种执行动态字符串代码的重方案，Python内置了专门用于动态按字符串名获取属性的标准函数getattr()，它的属性查找逻辑和点访问完全一致，是最优雅的实现方式：

import pandas as pd

# 构造示例数据
store_df = pd.DataFrame({
    "STORE_NUMBER": [101, 102, 103],
    "STORE_ADDR": ["Beijing", "Shanghai", "Guangzhou"]
})
column_name = "STORE_NUMBER"

# 等价于执行 store_df.STORE_NUMBER
target_column = getattr(store_df, column_name)

补充说明 #

• 该方案的适用边界和原生点访问完全一致：仅支持列名符合Python标识符命名规则、且列名不与DataFrame内置属性/方法（比如index、columns、loc）重名的场景，带空格、数字开头、和内置属性重名的列本来就无法通过点访问，无论直接写点语法还是用getattr都不生效，这类场景请使用方括号索引。
• 如果需要动态设置、删除对应列属性，可以搭配同系列的内置函数setattr()、delattr()使用：

  # 等价于 store_df.STORE_NUMBER = [201,202,203]
  setattr(store_df, column_name, [201,202,203])
  
  # 等价于 del store_df.STORE_NUMBER
  delattr(store_df, column_name)
  

• 不推荐使用exec实现该需求：exec会执行任意传入的字符串代码，存在代码注入安全风险，性能也远低于直接调用内置属性访问函数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user13867283