如何在Pandas DataFrame中使用数字及特殊格式列名访问数据

我懂你遇到的这个麻烦——当Excel里的列名是纯数字（比如2008）或者像'2008.1'这种带点的字符串时，Pandas的点语法确实会直接失效，这本质是因为Python的标识符规则不允许以数字开头，也不能把.作为属性名的一部分（点语法本质是访问对象的属性，属性名得符合Python标识符规范）。

不用修改原始Excel列名也能轻松解决，直接用方括号索引就可以，这是访问这类特殊列名的标准操作方式：

正确的访问代码示例 #

• 针对纯数字列名2008：

  data_2008 = subset_by_provider[2008].tolist()
  

  这里要注意：如果通过subset_by_provider.columns查看后，发现列名是字符串类型（比如'2008'），就改成字符串索引：subset_by_provider['2008'].tolist()。

• 针对带点的列名'2008.1'：

  data_2008_1 = subset_by_provider['2008.1'].tolist()
  

  不管这个列名在索引里是什么类型，用字符串形式放在方括号里都能稳定访问。

为什么点语法行不通？ #

点语法df.column_name对column_name有严格要求：

• 不能以数字开头（所以df.2008直接触发语法错误）
• 不能包含.、空格、特殊字符等（df.'2008.1'本身语法就不对，就算去掉引号写成df.2008.1，Python会把它解析成访问df.2008对象的.1属性，完全偏离你的需求）

所以遇到这类特殊列名，方括号索引是最稳妥的选择，完全不需要改动原始Excel文件。

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