python怎么取出dataframe中的一列

在Python中，可以使用以下方法来取出DataFrame中的一列：
1. 使用列名：可以通过DataFrame的列名来获取指定列的数据。例如，如果DataFrame的列名为"column_name"，可以使用df['column_name']来获取该列的数据。

2. 使用索引位置：可以使用DataFrame的索引位置来获取指定列的数据。例如，如果要获取第一列的数据，可以使用df.iloc[:, 0]。

3. 使用属性：如果DataFrame的列名符合Python的命名规则，也可以使用属性的方式来获取指定列的数据。例如，如果DataFrame的列名为"column_name"，可以使用df.column_name来获取该列的数据。

相关问题

用python取出dataframe里某列非数字的行

在Python的pandas库中，如果你想要从DataFrame中获取非数字类型的特定列的所有行，你可以使用isna()函数结合notnull()函数来找出哪些单元格包含非数值数据，然后用这些条件过滤出整个DataFrame。这里是一个示例：

import pandas as pd

# 假设你有一个名为df的DataFrame，且需要检查'column_name'列
df = pd.DataFrame({
    'column_name': ['a', 1, 'b', 2, 'c'],
    'another_column': [10, 20, None, 40, 50]
})

# 使用isna()和notnull()检查非数字值
non_numeric_mask = df['column_name'].isna()

# 获取非数字行
non_numeric_rows = df.loc[non_numeric_mask]

print(non_numeric_rows)

这将返回只有'column_name'列是非数字（即'None'或字符串）的所有行。如果'df'中的其他列也包含非数字，同样的方法也可以应用到那些列上。

python从dataframe中取出列中含有数字的列

可以使用正则表达式来匹配包含数字的列，代码如下：

import re

numeric_cols = [col for col in df.columns if re.match('.*\d+.*', col)]

其中，`df` 是你的 DataFrame 对象，`col` 是 DataFrame 中的每一列名称。正则表达式 `'.*\d+.*'` 匹配任何含有数字的字符串。

注意：该代码只会返回包含数字的列名列表，如果需要取出这些列在原 DataFrame 中的数据，还需要使用如下代码：

numeric_df = df[numeric_cols]