在pandas数据框中选择多个列
我在不同的列中有数据,但是我不知道如何提取数据以将其保存在另一个变量中。
index a b c1 2 3 4
2 3 4 5
如何选择'a','b'
然后将其保存到df1中?
我试过了
df1 = df['a':'b']df1 = df.ix[:, 'a':'b']
似乎没有任何工作。
回答:
列名(字符串)无法按照你尝试的方式进行切片。
在这里,你有两个选择。如果从上下文中知道要切出哪些变量,则可以通过将列表传递给__getitem__
语法([])
来仅返回那些列的视图。
df1 = df[['a','b']]
或者,如果需要对它们进行数字索引而不是按其名称进行索引(例如,你的代码应在不知道前两列的名称的情况下自动执行此操作),则可以执行以下操作:
df1 = df.iloc[:,0:2] # Remember that Python does not slice inclusive of the ending index.
此外,你应该熟悉Pandas
对象与该对象副本的视图概念。上述方法中的第一种将在内存中返回所需子对象(所需切片)的新副本。
但是有时候,Pandas
中有一些索引约定没有这样做,而是给你一个新变量,该变量只引用与原始对象中的子对象或切片相同的内存块。第二种索引编制方式会发生这种情况,因此你可以使用copy()
函数对其进行修改以获得常规副本。发生这种情况时,更改你认为是切片对象的内容有时会更改原始对象。始终对此保持警惕。
df1 = df.iloc[0,0:2].copy() # To avoid the case where changing df1 also changes df
要使用iloc
,你需要知道列位置(或索引)。由于列位置可能会改变,而不是硬编码索引,则可以使用iloc
随get_loc
功能的columns
数据框对象的方法来获得列索引。
{df.columns.get_loc(c):c for idx, c in enumerate(df.columns)}
现在,你可以使用此词典通过名称和使用来访问列iloc
。
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