使用.loc方法同时选择多个列和切片列

Question

考虑到此Pandas DataFrame df：

  A   B   C   D   E   F
0
1
2

使用.loc方法，我可以选择特定的列，如下所示：

df.loc[:, ['A','B','E']]

或者我可以切片一些列，例如：

df.loc[:,'B':'E']

我的问题是？此方法可以允许将这两个选项结合使用吗？例如，选择第一列并切片其他列？ 我尝试过：

df.loc[:,['A','D':'F']]

用于选择A，D，E，F列。

哪种语法正确？

Answer 1

您不能自然地使用带有loc的标签来执行此操作，但是可以使用位置和np.r_ + iloc（这是最近的解决方法）来实现。

f = df.columns.get_loc
df.iloc[:, np.r_[f('A'), f('D'):f('F')]]
    A   D   E
0 NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN

这是基于您的列名是唯一的假设。

Answer 2

您可以简单地使用join

df[['A']].join(df.loc[:, 'D':'F'])

输出：

A   D   E   F

Answer 3

pd.concat和map slice s

这是一种通用方法，应该可以按预期工作。

sublocs = [slice('A'), slice('D', 'F')]
loc = lambda s: df.loc[:, s]
pd.concat(map(loc, sublocs), axis=1)

   A  D  E  F
0  1  1  1  1
1  1  1  1  1
2  1  1  1  1

---

完全令人讨厌的变体

sublocs = [slice('A'), slice('D', 'F')]
pd.concat(map(df.T.loc.__getitem__, sublocs)).T