我从CSV文件中加载了一些机器学习数据。前两列是观察结果，其余列是特征。
目前，我做以下事情:
data = pandas.read_csv('mydata.csv')
它会给出如下内容:
data = pandas.DataFrame(np.random.rand(10,5), columns = list('abcde'))
我想把这个数据帧切成两个数据帧:一个包含列a和b，一个包含列c, d和e。
不可能写出这样的东西
observations = data[:'c']
features = data['c':]
我不确定最好的方法是什么。我需要一个pd.Panel吗?
顺便说一下，我发现数据帧索引非常不一致:数据['a']是允许的，但数据[0]是不允许的。另一方面，数据['a':]是不允许的，但数据[0:]是允许的。 这有什么实际的原因吗?如果列以Int为索引，这真的很令人困惑，给定data[0] != data[0:1]
当前回答
您可以使用截断方法
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns = list('abcde'))
df_ab = df.truncate(before='a', after='b', axis=1)
df_cde = df.truncate(before='c', axis=1)
其他回答
if数据帧是这样的:
group name count
fruit apple 90
fruit banana 150
fruit orange 130
vegetable broccoli 80
vegetable kale 70
vegetable lettuce 125
OUTPUT可以是
group name count
0 fruit apple 90
1 fruit banana 150
2 fruit orange 130
如果使用逻辑运算符np.logical_not
df[np.logical_not(df['group'] == 'vegetable')]
更多关于
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/routines.logic.html
其他逻辑运算符
logical_and(x1, x2， /[， out, where，…])计算的真值 x1和x2元素。 Logical_or (x1, x2， /[， out, where, casting， 计算x1或x2元素的真值。 logical_not(x， /[， out, where, casting，…])计算真值 NOT x元素的值。 logical_xor(x1, x2， /[， out, where， ..])按元素计算x1 XOR x2的真值。
同样，给定一个数据帧
数据
就像在你的例子中，如果你只想提取列a和d(即第1列和第4列)，那么熊猫数据框架中的iloc方法就是你所需要的，并且可以非常有效地使用。您所需要知道的只是想要提取的列的索引。例如:
>>> data.iloc[:,[0,3]]
会给你
a d
0 0.883283 0.100975
1 0.614313 0.221731
2 0.438963 0.224361
3 0.466078 0.703347
4 0.955285 0.114033
5 0.268443 0.416996
6 0.613241 0.327548
7 0.370784 0.359159
8 0.692708 0.659410
9 0.806624 0.875476
让我们以来自海运包的titanic数据集为例
# Load dataset (pip install seaborn)
>> import seaborn.apionly as sns
>> titanic = sns.load_dataset('titanic')
使用列名
>> titanic.loc[:,['sex','age','fare']]
使用列索引
>> titanic.iloc[:,[2,3,6]]
使用ix(比Pandas更老<。20版本)
>> titanic.ix[:,[‘sex’,’age’,’fare’]]
or
>> titanic.ix[:,[2,3,6]]
使用重索引方法
>> titanic.reindex(columns=['sex','age','fare'])
另一种从你的DataFrame获取列的子集的方法，假设你想要所有的行，将是这样做: Data [['a'，'b']]和Data [['c'，'d'，'e']]] 如果你想使用数值列索引，你可以这样做: 数据(数据。Columns[:2]]和data[data. Columns [2:]]
注意:.ix自Pandas v0.20以来已弃用。您应该根据需要使用.loc或.iloc。
DataFrame。Ix index是你想要访问的。这有点令人困惑(我同意Pandas索引有时是令人困惑的!)，但以下似乎是你想要的:
>>> df = DataFrame(np.random.rand(4,5), columns = list('abcde'))
>>> df.ix[:,'b':]
b c d e
0 0.418762 0.042369 0.869203 0.972314
1 0.991058 0.510228 0.594784 0.534366
2 0.407472 0.259811 0.396664 0.894202
3 0.726168 0.139531 0.324932 0.906575
其中.ix[行切片，列切片]是正在解释的内容。更多关于Pandas索引的信息，请访问:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-advanced
