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
如果你来这里寻找两个范围的列切片并将它们组合在一起(像我一样)，你可以做这样的事情
op = df[list(df.columns[0:899]) + list(df.columns[3593:])]
print op
这将创建一个具有前900列和(所有)列> 3593的新数据框架(假设您的数据集中有4000列)。
其他回答
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)
如果你来这里寻找两个范围的列切片并将它们组合在一起(像我一样)，你可以做这样的事情
op = df[list(df.columns[0:899]) + list(df.columns[3593:])]
print op
这将创建一个具有前900列和(所有)列> 3593的新数据框架(假设您的数据集中有4000列)。
你可以通过引用列表中每一列的名称来切片DataFrame的列，如下所示:
data = pandas.DataFrame(np.random.rand(10,5), columns = list('abcde'))
data_ab = data[list('ab')]
data_cde = data[list('cde')]
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
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'])
