如何从df中选择列a和b,并将它们保存到新的数据帧df1中?

index  a   b   c
1      2   3   4
2      3   4   5

尝试失败:

df1 = df['a':'b']
df1 = df.ix[:, 'a':'b']

当前回答

您可以提供要删除的列的列表,并使用Pandas DataFrame上的drop()函数仅返回所需的列。

只是说说而已

colsToDrop = ['a']
df.drop(colsToDrop, axis=1)

将返回仅包含列b和c的DataFrame。

此处记录了drop方法。

其他回答

从0.21.0开始,在列表中使用.loc或[](其中包含一个或多个缺失的标签)是不推荐使用.reindex的。因此,问题的答案是:

df1 = df.reindex(columns=['b','c'])

在以前的版本中,只要找到至少一个键,就可以使用.loc〔标签列表〕(否则会引发KeyError)。此行为已弃用,现在显示警告消息。建议使用.reindex()。

阅读更多关于索引和选择数据的信息。

也可以使用df.pop():

>>> df = pd.DataFrame([('falcon', 'bird',    389.0),
...                    ('parrot', 'bird',     24.0),
...                    ('lion',   'mammal',   80.5),
...                    ('monkey', 'mammal', np.nan)],
...                   columns=('name', 'class', 'max_speed'))
>>> df
     name   class  max_speed
0  falcon    bird      389.0
1  parrot    bird       24.0
2    lion  mammal       80.5
3  monkey  mammal

>>> df.pop('class')
0      bird
1      bird
2    mammal
3    mammal
Name: class, dtype: object

>>> df
     name  max_speed
0  falcon      389.0
1  parrot       24.0
2    lion       80.5
3  monkey        NaN

请使用df.pop(c)。

前面的答案中讨论的不同方法基于这样的假设:用户知道要删除或子集的列索引,或者用户希望使用一系列列(例如“C”和“E”之间)来子集数据帧。

pandas.DataFrame.drop()当然是一个基于用户定义的列列表对数据进行子集的选项(尽管您必须谨慎地始终使用数据帧的副本,并且不应将就地参数设置为True!!)

另一个选项是使用pandas.columns.difference(),它对列名进行设置差异,并返回包含所需列的数组的索引类型。以下是解决方案:

df = pd.DataFrame([[2,3,4], [3,4,5]], columns=['a','b','c'], index=[1,2])
columns_for_differencing = ['a']
df1 = df.copy()[df.columns.difference(columns_for_differencing)]
print(df1)

输出将是:

    b   c
1   3   4
2   4   5

你可以使用熊猫。

我创建DataFrame:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2,5], [5,4, 5], [7,7, 8], [7,6,9]],
                  index=['Jane', 'Peter','Alex','Ann'],
                  columns=['Test_1', 'Test_2', 'Test_3'])

数据帧:

       Test_1  Test_2  Test_3
Jane        1       2       5
Peter       5       4       5
Alex        7       7       8
Ann         7       6       9

要按名称选择一个或多个列,请执行以下操作:

df[['Test_1', 'Test_3']]

       Test_1  Test_3
Jane        1       5
Peter       5       5
Alex        7       8
Ann         7       9

您还可以使用:

df.Test_2

然后得到Test_2列:

Jane     2
Peter    4
Alex     7
Ann      6

您还可以使用.loc()从这些行中选择列和行。这称为“切片”。请注意,我从列Test_1到Test_3:

df.loc[:, 'Test_1':'Test_3']

“切片”是:

       Test_1  Test_2  Test_3
Jane        1       2       5
Peter       5       4       5
Alex        7       7       8
Ann         7       6       9

如果你只想让Peter和Ann在Test_1和Test_3列中:

df.loc[['Peter', 'Ann'], ['Test_1', 'Test_3']]

你得到:

       Test_1  Test_3
Peter       5       5
Ann         7       9
In [39]: df
Out[39]: 
   index  a  b  c
0      1  2  3  4
1      2  3  4  5

In [40]: df1 = df[['b', 'c']]

In [41]: df1
Out[41]: 
   b  c
0  3  4
1  4  5