提取两个值之间的熊猫列

时间:2020-04-18 18:32:56

标签: python pandas dataframe multiple-columns

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

2 个答案:

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

当然,您可以将np.r_与A和B的slices结合使用:

res = df.iloc[:,np.r_[A,B]]
res.columns
Index(['2005', '2006', '2007', '2008', '2009', '2010', '2015', '2016', '2017',
       '2018', '2019', '2020'],
      dtype='object')