我有如下数据。前2列是连续的Year的字符串和df [3:60]列的列名称。如何提取2005年:2010年到2015年之间所有年份的列
Country Indicator 1960 1961 1962 1963.....
Aruba US$ 15678 156789 156790 156791
Afgha US$ 68239 78239 88239 98239
Angola US$ 45678 55678 65678 75678
Albania US$ 89345 99345 109345 119345
Andorra US$ 62790 72790 82790 92790
Arab US$ 12987 22987 32987 42987
UAE US$ 6047 16047 26047 36047
我尝试提取列索引
df.index.get_loc('2005') <- 45
df.index.get_loc('2010') <- 50
df.index.get_loc('2015') <- 55
df.iloc[:, [45:50,55:]]
上面的代码显示错误。如何提取索引范围为
的多列答案 0 :(得分:2)
您可以使用 np.r_
:
a = df.columns.get_loc('2005')
b = df.columns.get_loc('2010')
c = df.columns.get_loc('2015')
df.iloc[:,np.r_[a-1:b,c-1:len(df.columns)]]
示例:
df = pd.DataFrame(columns=list('ab') +
[*map(str,pd.date_range('2000','2021',freq='y').year)])
print(df)
Empty DataFrame
Columns: [a, b, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005,
2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012,
2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020]
Index: []
print(df.iloc[:,np.r_[a-1:b,c-1:len(df.columns)]])
Empty DataFrame
Columns: [2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020]
Index: []
答案 1 :(得分:1)
我认为@anky使用np.r_是正确且灵活的方法,此答案只是使用pandas内置索引方法的一种替代方法:
注意:我正在使用@anky的示例数据框:
df = pd.DataFrame(columns=list('ab') +
[*map(str,pd.date_range('2000','2021',freq='y').year)])
使用slice_indexer获取感兴趣值的切片位置:
A = df.columns.slice_indexer('2005','2010')
A
slice(7, 13, None)
#if one entry is included, it includes the location of the last index
B = df.columns.slice_indexer('2015')
B
slice(17, 23, None)
添加A和B的iloc索引:
res = df.iloc[:,A] + df.iloc[:,B]
res
Index(['2005', '2006', '2007', '2008', '2009', '2010', '2015', '2016', '2017',
'2018', '2019', '2020'],
dtype='object')
还请注意,@ anky的方法将更加有效,因为iloc仅被调用一次。再次,这只是在玩可用的方法
res = df.iloc[:,np.r_[A,B]]
res.columns
Index(['2005', '2006', '2007', '2008', '2009', '2010', '2015', '2016', '2017',
'2018', '2019', '2020'],
dtype='object')