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

我发现这种方法非常有用:

# iloc[row slicing, column slicing]
surveys_df.iloc [0:3, 1:4]

更多详情请点击此处。

df[['a', 'b']]  # Select all rows of 'a' and 'b'column 
df.loc[0:10, ['a', 'b']]  # Index 0 to 10 select column 'a' and 'b'
df.loc[0:10, 'a':'b']  # Index 0 to 10 select column 'a' to 'b'
df.iloc[0:10, 3:5]  # Index 0 to 10 and column 3 to 5
df.iloc[3, 3:5]  # Index 3 of column 3 to 5

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

如果要按行索引和列名获取一个元素,可以像df['b'][0]一样执行。这就像你能想象的那样简单。

或者可以使用df.ix[0,'b']-索引和标签的混合用法。

注意:从v0.20开始,ix已被弃用,取而代之的是loc/iloc。