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']
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
您可以使用pandas.DataFrame.filter方法对列进行筛选或重新排序,如下所示:
df1 = df.filter(['a', 'b'])
这在链接方法时也非常有用。
在最新版本的Pandas中,有一种简单的方法可以做到这一点。列名(字符串)可以按您喜欢的方式进行切片。
columns = ['b', 'c']
df1 = pd.DataFrame(df, columns=columns)
def get_slize(dataframe, start_row, end_row, start_col, end_col):
assert len(dataframe) > end_row and start_row >= 0
assert len(dataframe.columns) > end_col and start_col >= 0
list_of_indexes = list(dataframe.columns)[start_col:end_col]
ans = dataframe.iloc[start_row:end_row][list_of_indexes]
return ans
只需使用此功能
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。
对于Pandas,
具有列名称
dataframe[['column1','column2']]
要通过iloc和带有索引编号的特定列进行选择,请执行以下操作:
dataframe.iloc[:,[1,2]]
带有loc的列名可以使用如下
dataframe.loc[:,['column1','column2']]