Question

我试图用两种不同的方法在Pandas数据框中选择多个列：

1）通过列号，例如，第1-3列和第6列。

和

2）通过列名列表，例如：

years = list(range(2000,2017))
months = list(range(1,13))
years_month = list(["A", "B", "B"])
for y in years:
    for m in months:
        y_m = str(y) + "-" + str(m)
        years_month.append(y_m)

然后， years_month 将产生以下内容：

['A',
 'B',
 'C',
 '2000-1',
 '2000-2',
 '2000-3',
 '2000-4',
 '2000-5',
 '2000-6',
 '2000-7',
 '2000-8',
 '2000-9',
 '2000-10',
 '2000-11',
 '2000-12',
 '2001-1',
 '2001-2',
 '2001-3',
 '2001-4',
 '2001-5',
 '2001-6',
 '2001-7',
 '2001-8',
 '2001-9',
 '2001-10',
 '2001-11',
 '2001-12']

那就是说，在这两种方法中，只加载名称在 years_month 列中的列的最佳（或正确）方法是什么？

Answer 1

我认为您需要numpy.r_用于列的concnecate位置，然后使用iloc进行选择：

print (df.iloc[:, np.r_[1:3, 6:len(df.columns)]])

和list的第二个方法子集：

print (df[years_month])

样品：

df = pd.DataFrame({'2000-1':[1,3,5],
                   '2000-2':[5,3,6],
                   '2000-3':[7,8,9],
                   '2000-4':[1,3,5],
                   '2000-5':[5,3,6],
                   '2000-6':[7,8,9],
                   '2000-7':[1,3,5],
                   '2000-8':[5,3,6],
                   '2000-9':[7,4,3],
                   'A':[1,2,3],
                   'B':[4,5,6],
                   'C':[7,8,9]})

print (df)
   2000-1  2000-2  2000-3  2000-4  2000-5  2000-6  2000-7  2000-8  2000-9  A  \
0       1       5       7       1       5       7       1       5       7  1   
1       3       3       8       3       3       8       3       3       4  2   
2       5       6       9       5       6       9       5       6       3  3   

   B  C  
0  4  7  
1  5  8  
2  6  9  

print (df.iloc[:, np.r_[1:3, 6:len(df.columns)]])
   2000-2  2000-3  2000-7  2000-8  2000-9  A  B  C
0       5       7       1       5       7  1  4  7
1       3       8       3       3       4  2  5  8
2       6       9       5       6       3  3  6  9

您还可以将ranges（list中的python 3加为必需）：

rng = list(range(1,3)) + list(range(6, len(df.columns)))
print (rng)
[1, 2, 6, 7, 8, 9, 10, 11]

print (df.iloc[:, rng])
   2000-2  2000-3  2000-7  2000-8  2000-9  A  B  C
0       5       7       1       5       7  1  4  7
1       3       8       3       3       4  2  5  8
2       6       9       5       6       3  3  6  9

Answer 2

我不确定您的具体要求，但一般DataFrame.loc允许您按标签选择DataFrame.iloc索引。

例如，选择列＃0,1和4：

dataframe.iloc[:, [0, 1, 4]]

并选择标有＆＃39; A＆＃39;，＆＃39; B＆＃39;和＆＃39; C＆＃39;：

dataframe.loc[:, ['A', 'B', 'C']]

按名称列表在Pandas中切片多个列范围

2 个答案: