pandas 输出第二列

要输出 Pandas 数据框中的第二列，可以使用列索引或列名称。以下是两种方法的示例：

1. 使用列索引：使用列索引可以通过整数位置获取列。在 Pandas 中，列索引从 0 开始。

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {
    'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'col2': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
    'col3': [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 输出第二列
column_index = 1  # 第二列的索引为1
column_data = df.iloc[:, column_index]

print("第二列的数据：")
print(column_data)

在上述示例中，我们创建了一个示例数据框 `df`。然后，通过 `iloc` 属性和列索引 `1`（表示第二列）来获取第二列的数据，并将其存储在变量 `column_data` 中。最后，通过打印输出显示了第二列的数据。

2. 使用列名称：如果已知列的名称，可以使用列名称来获取列。

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {
    'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'col2': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
    'col3': [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 输出第二列
column_name = 'col2'  # 第二列的名称为'col2'
column_data = df[column_name]

print("第二列的数据：")
print(column_data)

在这个示例中，通过将列名称 `'col2'` 传递给数据框 `df`，直接获取了第二列的数据，并将其存储在变量 `column_data` 中。最后，通过打印输出显示了第二列的数据。

无论使用列索引还是列名称，都可以获取到数据框的指定列。选择使用哪种方法取决于具体的需求和数据框的结构。