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
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()
其他回答
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()
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)。
要选择多个列,请提取并查看它们:df是先前命名的数据帧。然后创建一个新的数据帧df1,并选择要提取和查看的列a到D。
df1 = pd.DataFrame(data_frame, columns=['Column A', 'Column B', 'Column C', 'Column D'])
df1
将显示所有必需的列!
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)
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。