python pandas 列筛选

您好！对于Python中的Pandas库，您可以使用以下方法对DataFrame中的列进行筛选：

1. 使用列名称：

   df['列名']

2. 使用点操作符：

   df.列名

3. 使用iloc方法和列索引：

   df.iloc[:, 列索引]

4. 使用loc方法和列名称：

   df.loc[:, '列名']

这些方法都可以用于选择单个列或多个列。如果您想筛选多个列，可以将列名放在一个列表中进行选择。例如，要选择列A和列B，可以使用以下代码：

df[['A', 'B']]

希望这可以帮助到您！如有其他问题，请随时提问。

相关问题

Python pandas如何筛选非空数值列

可以使用 dropna() 方法删除缺失值，然后使用 loc[] 方法选取非空数值列。代码如下：

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [None, 6, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, 12]})

# 删除缺失值
df = df.dropna()

# 选取非空数值列
df = df.loc[:, df.dtypes != 'object']

print(df)

输出结果：

     A   C
0  1.0   9
1  2.0  10
3  4.0  12

python pandas筛选空值

在Python的pandas库中，可以使用notnull()函数来筛空值。notnull()函数返回一个布尔值的DataFrame，其中True表示对应位置的值不是空值，False表示对应位置的值是空值[^1]。

以下是一个示例代码，演示如何使用notnull()函数来筛选空值：

import pandas as pd

# 创建一个包含空值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': [None, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用notnull()函数筛选空值
result = df.notnull()
print(result)

输出结果为：

       A      B
0   True  False
1   True   True
2  False   True
3   True   True

上述代码中，我们创建了一个包含空值的DataFrame，并使用notnull()函数筛选空值。结果显示了每个位置是否为空值。