在 Pandas Dataframe 中选择多列
Manav Narula
2023年1月30日
2020年12月19日
在从 Pandas DataFrame 中提取多列数据时，我们可能会遇到一些问题，这主要是因为他们把 Dataframe 当作一个二维数组。要从 DataFrame 中选择多列数据，我们可以使用基本的索引方法，将列名列表传递给 __getitem__ 语法（[]），或者使用 Pandas 库提供的 iloc() 和 loc() 方法。在本教程中，我们将从以下 DataFrame 中选择多列。
示例 DataFrame：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,4), columns = ['a','b','c','d'])
print(df)
输出：
a b c d
0 0.255086 0.282203 0.342223 0.263599
1 0.744271 0.591687 0.861554 0.871859
2 0.420066 0.713664 0.770193 0.207427
3 0.014447 0.352515 0.535801 0.119759
使用 __getitem__ 语法([])选择多列
通过将要提取的列名存储在一个列表中，然后传递给 []，我们可以从 DataFrame 中选择多个列。下面的代码将解释我们如何从之前显示的 DataFrame 中选择列 a 和 c。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,4), columns = ['a','b','c','d'])
print(df[['a','c']])
输出：
a c
0 0.255086 0.342223
1 0.744271 0.861554
2 0.420066 0.770193
3 0.014447 0.535801
在 Pandas 中使用 iloc() 和 loc() 方法选择多列
我们还可以使用 iloc() 和 loc() 方法来选择多列。
当我们要使用列索引来提取它们时，我们可以使用 iloc()，如下例所示。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,4), columns = ['a','b','c','d'])
print(df.iloc[:,[0,2]])
输出：
a c
0 0.255086 0.342223
1 0.744271 0.861554
2 0.420066 0.770193
3 0.014447 0.535801
同样，当我们想使用列名来选择列时，我们可以使用 loc()，如下图所示。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,4), columns = ['a','b','c','d'])
print(df.loc[:,['a','c']])
输出：
a c
0 0.255086 0.342223
1 0.744271 0.861554
2 0.420066 0.770193
3 0.014447 0.535801
Author: Manav Narula
Manav is a IT Professional who has a lot of experience as a core developer in many live projects. He is an avid learner who enjoys learning new things and sharing his findings whenever possible.
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