如何有效地选择 Pandas DataFrame 中的列？

在 Pandas Dataframes 中选择列

在处理数据操作任务时，选择特定列是必要的。在 Pandas 中，有多种选择列的选项。

选项 1：使用列名称

要按名称选择列，只需将列名称列表传递为如下：

df1 = df[['a', 'b']]

选项 2：使用数字索引

如果列索引已知，请使用 iloc 函数选择它们。请注意，Python 索引是从零开始的。

df1 = df.iloc[:, 0:2]  # Select columns with indices 0 and 1

替代选项：使用字典进行索引

对于列索引可能更改的情况，请使用以下方法：

column_dict = {df.columns.get_loc(c): c for idx, c in enumerate(df.columns)}
df1 = df.iloc[:, list(column_dict.keys())]

不推荐方法

不建议使用以下方法，因为它们可能会导致错误：

df1 = df['a':'b']  # Slicing column names does not work
df1 = df.ix[:, 'a':'b']  # Deprecated indexing method

保留原始数据

请注意，选择列仅创建对原始数据框的视图或引用。如果需要所选列的独立副本，请使用 copy() 方法：

df1 = df.iloc[:, 0:2].copy()

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