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

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。

我认为这是实现目标的最简单方法。

熊猫作为pd进口列=[a'，'b']df1=pd.DataFrame（df，columns=cols）df1=df.iloc[：，0:2]

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'])

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。

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。