如何有效地选择 Pandas DataFrame 中的多个列？

在 Pandas Dataframe 中选择多个列

在 Python 的 Pandas 库中，从 Dataframe 中选择特定列是一种常见的操作。但是，尝试以某些方式执行此操作可能会遇到错误。

不成功的尝试：

使用 df['a':'b'] 或 df 等切片表示法.ix[:, 'a':'b'] 选择 'a' 和 'b' 之间的列失败，因为列名是字符串，不能以这种方式进行切片。

成功选项：

使用列名称：

选择特定使用其名称的列，在方块中提供所需列名称的列表括号：

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

使用列索引：

如果必须通过索引（而不是名称）选择列，请使用iloc:

df1 = df.iloc[:, 0:2]  # Note: Python slicing is exclusive of the ending index.

注意事项：

查看与复制：

上述方法返回以下视图所需的列，而不是副本。要在内存中创建新副本，请使用 .copy() 方法：

df1 = df.iloc[0, 0:2].copy()  # Ensures modifications to df1 do not alter df

使用列索引和 get_loc：

获取特定列的索引，使用 columns 方法的 get_loc 函数：

column_indices = {df.columns.get_loc(c): c for idx, c in enumerate(df.columns)}

这将返回一个字典，其中键是列索引和值是列名称。然后，您可以将这些索引与 iloc 一起使用来选择所需的列。

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