如何正确选择 Pandas DataFrame 中的列？

Pandas DataFrame 中的列选择：故障排除指南

使用 Pandas 数据帧时，选择特定列是一项基本任务。但是，尝试使用 df['a':'b'] 或 df.ix[:, 'a':'b'] 等语法来完成此操作可能会遇到障碍，因为无法将列名称切片为字符串。

选项 1：显式列选择

要按名称选择特定列，解决方案在于传递列名称列表到 __getitem__ 语法：

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

此方法仅创建所需列的视图。

选项 2：数字列选择

如果首选以数字方式索引列， iloc 函数可以是使用：

df1 = df.iloc[:, 0:2]

请注意，Python 索引不包括结尾索引。

复制与视图

理解 a 和 a 之间的区别很重要视图和 Pandas 对象的副本。默认情况下，第一个方法创建一个副本，而第二个方法返回一个引用与原始对象相同的内存位置的视图。要使用第二种方法获取副本，请使用 .copy() 方法：

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

利用列索引

要使用 iloc 按名称访问列，可以使用 get_loc 函数获取列索引：

column_indices = {df.columns.get_loc(c): c for idx, c in enumerate(df.columns)}
df1 = df.iloc[:, [column_indices['a'], column_indices['b']]]

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