如何在 Pandas 中选择某些列索引（连续和单独）

Posted 2023-02-23

【中文标题】如何在 Pandas 中选择某些列索引（连续和单独）

【英文标题】：How do select certain column indexes (continuous and individual) in Pandas

【发布时间】：2020-06-13 02:00:00

【问题描述】：

我来自 R 背景，在对 pandas 中的某些列集进行切片时遇到问题。

假设我正在尝试获取索引为 0、3、5 到 20 和 25 的列。我认为访问我想要的方法是：

df.iloc[:, [0,3,5:20,25]]

但是5:20 代码行中的: 存在语法错误。有没有一种方法可以在不输入每个数字的情况下生成从 5 到 20 的数字序列？

【问题讨论】：

嗨，这不是有效的，但它有效。 result = pd.concat([df.iloc[[0,3]], df.iloc[5:20], df.iloc[[25]]], axis=0)

请根据link 提供输入、输出和所需的输出示例，以了解如何发布重要问题。帮助我们帮助您。

【参考方案1】：

您可以先构建列表，然后使用.iloc[]。

my_list = [0, 3]
my_list.extend(range(5, 21))
my_list.extend([25])
df.iloc[my_list]

【参考方案2】：

你可以使用numpy.r_[...]:

df.iloc[:, np.r_[0,3,5:21,25]]

请注意，切片为 5:21，因为 numpy 使用 Python 的切片约定（不包括上限），而 pandas 包括下限和上限。