pandas 获取几列

在Pandas库中，如果你想要获取DataFrame中的几列，你可以通过列名直接指定。这里有几种常用的方式：

1. **按列名称列表选取**：可以创建一个包含列名的列表，然后使用`loc`或`iloc`函数选择。例如：

   df = pd.DataFrame(...)  # 假设df是一个DataFrame
   selected_columns = ['Column1', 'Column2']
   result = df[selected_columns]

2. **使用`.select_dtypes()`筛选**：如果想根据数据类型选取某些列，可以使用`.select_dtypes()`方法：

   numeric_columns = df.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns.tolist()

3. **使用`.copy()`复制特定列**：

   specific_column = df['ColumnOfInterest'].copy()

4. **属性访问**：对于包含列名的列，可以直接通过`.`操作符访问：

   column_data = df.column_name

相关问题

pandas获取某几列数据

很高兴帮助您。要获取pandas数据框的某几列数据，可以使用以下方式：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 获取A列和B列的数据，可以使用以下方式：
df_AB = df[['A', 'B']]

这将创建一个新的数据框`df_AB`，其中包含原始数据框的`A`列和`B`列的数据。希望这可以回答您的问题。

pandas 获取某几列是否有值，进行计数

可以使用 `notna` 方法获取 DataFrame 某几列的非空值情况，再用 `sum` 方法对每列进行计数。示例如下：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None, 4],
    'B': [None, 'hello', 'world', 'python'],
    'C': [True, False, True, False]
})

# 获取 A 和 C 列的非空值情况，并计数
count = df[['A', 'C']].notna().sum()
print(count)

输出结果为：

A    3
C    4
dtype: int64

其中，`A` 列有 3 个非空值，`C` 列有 4 个非空值。