从数据框中获取特定列 - Python

在数据分析和机器学习中，我们通常需要从数据集中提取出特定列进行处理。这可以通过 Pandas 模块中的 Dataframe 对象来实现。

Pandas Dataframe

Pandas 是数据处理常用的 Python 模块之一。Pandas 中的 Dataframe 对象是一种二维表格数据结构，其中的每行和每列对应于一个变量。我们可以使用 Dataframe 对象来执行各种操作，如数据筛选、数据分组、聚合等。

要获取特定的列，我们需要使用 Dataframe 的 iloc 或 loc 属性。iloc 属性允许我们通过整数索引来选择列，而 loc 属性允许我们通过标签选择列。

下面是 Pandas Dataframe 中获取特定列的示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv') 

# 选择单个列
column = data['column_name']

# 选择多个列
columns = data[['column_name_1', 'column_name_2']]

在上面的代码中，我们首先使用 Pandas 的 read_csv() 函数读取了一个 csv 文件。我们随后选择了一个单列和多列。在选择单列时，我们使用列名 'column_name'，而在选择多列时，我们使用列名列表 ['column_name_1', 'column_name_2']。

Pandas Dataframe iloc 属性

iloc 是 Pandas Dataframe 中的整数索引位置选择器。可以使用整数索引 iloc 选择 DataFrame 中的行和列。

import pandas as pd

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 使用 iloc 选择列
column = data.iloc[:, column_index]

上面的代码中，我们使用整数索引 column_index 来选择特定列。在使用 iloc 时，将用冒号 : 选择整列。

Pandas Dataframe loc 属性

loc 是 Pandas Dataframe 中的标签索引选择器。loc 属性允许我们通过标签索引选择 DataFrame 中的行和列。

import pandas as pd

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 使用 loc 选择列
column = data.loc[:, 'column_name']

上面的代码中，我们使用标签索引 column_name 来选择特定列。在使用 loc 时，将用冒号 : 选择整列。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用 Pandas Dataframe 对象从数据框中获取特定的列。我们讨论了如何使用 Dataframe 的 iloc 和 loc 属性来实现这一点。这些方法使数据操作和分析更加简单和灵活。