选择列 pandas - Python

在 Pandas 中，我们经常需要选择数据框的某些列来进行分析，对此，Pandas 提供了多种方法。

选择单个列

要选择单个列，可以使用中括号（[]）来选择列。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

# 选择单个列
column1 = df['column1']

选择多个列

要选择多个列，可以在中括号中传入一个包含列名的列表。

# 选择多个列
columns = ['column1', 'column2', 'column3']
subset = df[columns]

使用 loc 和 iloc 选择列

Pandas 还提供了 loc 和 iloc 方法来选择列。loc 使用列名进行选择，iloc 使用列索引进行选择。

# 使用 loc 方法选择列
sub_df_1 = df.loc[:, 'column1':'column3'] # 选择从 column1 到 column3 的列

# 使用 iloc 方法选择列
sub_df_2 = df.iloc[:, [0, 2, 4]] # 选择索引位置为 0、2、4 的列

选择符合条件的列

有时我们需要根据条件选择数据框中的列，可使用 .loc[] 来实现。

# 选择包含 'column1' 的列
sub_df_3 = df.loc[:, df.columns.str.contains('column1')]

以上是 Pandas 中选择列的方法，根据具体需求选择适合自己的方法即可。