Question

如何在不删除列名的情况下选择数据框列df [＆＃39; col＆＃39;]？

df
index colname col1 col2 col3
  1             0    1    2
  2             3    4    5
  3             6    7    8
  4             9   10   11

期望的输出：

df['col1']
index colname col1 
  1             0   
  2             3    
  3             6    
  4             9

正确回答

编辑，df [[＆＃39; col1＆＃39;]]完成工作......现在有点棘手。如果列是多索引的，该怎么办？

df    grpname A            B            ...  Z
index colname cA1 ... cAN  cB1 ... cBN  ...  cZ1 ... cZN
  1           a11 ... a1N  b11 ... b1N  ...  z11 ... z1N
  2           a21 ... a2N  b21 ... b2N  ...  z21 ... z2N
  3           a31 ... a3N  b31 ... b3N  ...  z31 ... z3N
  4           a41 ... a4N  b41 ... b4N  ...  z41 ... z4N

我想要

df    grpname A            
index colname cA1 cA2  
  1           a11 a12 
  2           a21 a22 
  3           a31 a32  
  4           a41 a42

看起来.xs（）只允许我检索某个列，即df.xs（（＆＃39; A＆＃39;，＆＃39; cAi＆＃39;），level =（＆＃39; grpname＆＃39;，＆＃39; colname＆＃39;），axis = 1，drop_level = False））和df [[＆＃39; A＆＃39;]] [＆＃39; cA1＆＃39;：＆＃39; cAi＆＃39;]也不起作用？

Answer 1

对于单个列选择，df['col']将返回一个系列，如果你想保留列名，那么你需要加倍下标，它将返回一个数据帧：

In [2]:

import pandas as pd
pd.set_option('display.notebook_repr_html', False)
import io
temp = """index col1 col2 col3
  1             0    1    2
  2             3    4    5
  3             6    7    8
  4             9   10   11"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(temp), sep='\s+',index_col=[0])
df
Out[2]:
       col1  col2  col3
index                  
1         0     1     2
2         3     4     5
3         6     7     8
4         9    10    11
In [4]:

df[['col1']]
Out[4]:
       col1
index      
1         0
2         3
3         6
4         9

与此形成鲜明对比：

In [5]:

df['col1']
Out[5]:
index
1        0
2        3
3        6
4        9
Name: col1, dtype: int64

修改正如@joris指出你可以看到名称显示在输出的底部，名称不会因为输出不同而丢失

Answer 2

如果您确定每列占用的空间，有一种方法可以做到这一点。这是the example ...

np.loadtxt("df.txt",
    dtype={
        'names': ('index', 'colname', 'col1', 'col2', 'col3'),
        'formats': (np.float, np.string, np.float, np.float, np.float)},
        delimiter= ' ', skiprows=1)

选择数据框列而不删除标签

2 个答案: