我已经看到了几个答案，但其中一个仍然不清楚。你会如何选择那些感兴趣的专栏？

答案是，如果您将它们收集在列表中，则可以使用列表引用列。

实例

print(extracted_features.shape)
print(extracted_features)

(63,)
['f000004' 'f000005' 'f000006' 'f000014' 'f000039' 'f000040' 'f000043'
 'f000047' 'f000048' 'f000049' 'f000050' 'f000051' 'f000052' 'f000053'
 'f000054' 'f000055' 'f000056' 'f000057' 'f000058' 'f000059' 'f000060'
 'f000061' 'f000062' 'f000063' 'f000064' 'f000065' 'f000066' 'f000067'
 'f000068' 'f000069' 'f000070' 'f000071' 'f000072' 'f000073' 'f000074'
 'f000075' 'f000076' 'f000077' 'f000078' 'f000079' 'f000080' 'f000081'
 'f000082' 'f000083' 'f000084' 'f000085' 'f000086' 'f000087' 'f000088'
 'f000089' 'f000090' 'f000091' 'f000092' 'f000093' 'f000094' 'f000095'
 'f000096' 'f000097' 'f000098' 'f000099' 'f000100' 'f000101' 'f000103']

我有以下列表/NumPy数组extracted_features，指定了63列。原始数据集有103列，我想提取这些列，然后使用

dataset[extracted_features]

你最终会得到这个

这是你在机器学习中经常用到的东西（更具体地说，在特征选择中）。我也想讨论其他方式，但我认为其他Stack Overflower用户已经涵盖了这一点。

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。

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。

一种不同且简单的方法：迭代行

使用迭代

 df1 = pd.DataFrame() # Creating an empty dataframe
 for index,i in df.iterrows():
    df1.loc[index, 'A'] = df.loc[index, 'A']
    df1.loc[index, 'B'] = df.loc[index, 'B']
    df1.head()

尝试使用pandas.DataFrame.get（请参阅文档）：

import pandas as pd
import numpy as np

dates = pd.date_range('20200102', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list('ABCD'))
df.get(['A', 'C'])

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

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