我一直在使用R来编程并且在Python编程中很天真。我在R中有一个工作代码，我正在读取文件夹中的多个文件，并将文件子列设置为几列。所有文件中的列都不相同。 所以，在R中，我写了一个代码：
selectedcolumns <- df[,c(1,3:5,7:length(df))]
此代码将选择列1,3,4,5,7然后将选择所有列，直到最后一列，然后是文件中的第7列。
在Python中，当我尝试使用类似的代码时，我无法理解“length”可能的等效关键字，这将帮助我动态选择最后一个来自所需列的文件。
到目前为止我一直在尝试的是：
import pandas as pd
selectedcolumns = pd.read_excel('ABC.xlsx',sheetname= "myfile", header = None, usecols = [1,3,4,5,7])
现在这段代码正在读取文件并选择所提到的列。 1,3,4,5,7。但是，我在这里寻找两件事：
1）有没有更好的方法在Python中编写 3：5 ，因为它可能在R？
2）我可以从第7列到最后一列写什么，因为最后一列在所有文件中都是动态的，我需要每个文件中第7列的所有列。
任何帮助都是有用的，因为我是Python的新手。不太了解用于执行相同操作的不同函数或库。
答案 0 :(得分：2)
在R之后看起来有点复杂，但是如果你想在选择之后复制所有列，你应该使用这样的代码：
df1 = df.iloc[:,7:]
它会将所有列从7复制到最后一列。
您可以通过这种方式选择多个范围：
df1 = df[df.columns[0:1].tolist() + df.columns[7:].tolist()]
答案 1 :(得分：2)
对于连接切片，您可以使用numpy的r_对象。例如，np.r_[1:3, 6, 8:10]会返回array([1, 2, 6, 8, 9])。至于长度函数，等价于len。但是，您需要在df.columns集合上调用它（len（df）返回行数）。
np.r_[1:3, 6, 8:len(df.columns)+1]返回1,2,6,8,9，...，n，其中n是列数。
获得切片后，您可以在iloc索引器中使用它：
df.iloc[:, np.r_[1:3, 6, 8:len(df.columns)+1]]