DataFrame只获取指定列名

您可以使用 Pandas 中的 loc 或 iloc 方法来获取指定列名的 DataFrame。例如，如果您的 DataFrame 名称为 df，您可以使用以下代码来获取名为 column_name 的列：

df.loc[:, 'column_name']

或者，如果您知道列的索引，您可以使用以下代码：

df.iloc[:, column_index]

相关问题

使用Pandas库读取一个文本文件（.txt），并获取这个DataFrame的元素、列名、类型、维度和形状

好的，我来回答你的问题。

首先，使用 Pandas 库读取文本文件可以使用 read_csv() 方法，只需要指定参数 sep='\t' 来指定分隔符为制表符，就可以读取 .txt 文件了。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取文本文件
df = pd.read_csv('example.txt', sep='\t')

# 获取元素
print(df.values)

# 获取列名
print(df.columns)

# 获取类型
print(df.dtypes)

# 获取维度
print(df.ndim)

# 获取形状
print(df.shape)

请注意，这个示例代码中的文本文件需要是以制表符作为分隔符的，如果是其他分隔符，需要将 sep 参数修改成相应的分隔符。

使用Pandas库读取一个文本文件（.txt），并获取这个DataFrame的元素、列名、类型、维度和形状。

好的，下面是使用 Pandas 库读取文本文件并获取 DataFrame 相关信息的代码示例：

import pandas as pd

# 读取文本文件并创建 DataFrame
df = pd.read_csv('example.txt', sep='\t')

# 获取 DataFrame 的元素
print('DataFrame 的元素为：\n', df.values)

# 获取 DataFrame 的列名
print('DataFrame 的列名为：\n', df.columns)

# 获取 DataFrame 的类型
print('DataFrame 的类型为：\n', df.dtypes)

# 获取 DataFrame 的维度
print('DataFrame 的维度为：\n', df.ndim)

# 获取 DataFrame 的形状
print('DataFrame 的形状为：\n', df.shape)

在上面的代码中，我们使用 Pandas 的 `read_csv()` 函数读取了一个名为 `example.txt` 的文本文件，并创建了一个 DataFrame 对象。接下来，我们分别使用 `values`、`columns`、`dtypes`、`ndim` 和 `shape` 属性获取了 DataFrame 的元素、列名、类型、维度和形状等信息，并通过 `print()` 函数将其输出。

需要注意的是，上面的代码中的 `sep='\t'` 参数指定了文本文件的分隔符为制表符（Tab），如果你的文本文件采用其他分隔符，需要相应地修改该参数。另外，如果你的文本文件中包含列名，可以将 `header=None` 参数改为 `header=0`，这样 Pandas 将会将第一行数据作为列名。