dataframe跳着取某些列

在Pandas DataFrame中，如果你想要跳过某些列并只取部分列，你可以通过列名列表的方式来选择需要的列。假设你有一个DataFrame `df`，并且你知道哪些列不需要，可以这样做：

# 获取你需要的列名列表，这里假定你需要的是'column1', 'column3'
useful_columns = ['column1', 'column3']

# 使用loc或iloc选取指定的列
selected_df = df[useful_columns]

这里，`df[useful_columns]`会返回一个新的DataFrame，其中只包含指定列`column1`和`column3`。如果你想排除特定的列而不是直接指定需要的列，可以先创建一个不包含不需要列的完整列名列表，然后从总列数中减去不需要的列数。

如果你不确定哪些列需要被跳过，也可以使用条件判断配合列名：

columns_to_skip = ['column2', 'column4']  # 假设这是你要跳过的列
other_columns = [col for col in df.columns if col not in columns_to_skip]
selected_df = df[other_columns]

相关问题

dataframe取第一列

在Python中，可以使用pandas库创建和操作数据框DataFrame。如果要获取一个DataFrame的第一列，可以使用DataFrame的iloc方法，代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})

# 获取第一列
first_col = df.iloc[:, 0]

print(first_col)

上面的代码中，`df.iloc[:, 0]`表示取DataFrame的所有行（冒号前面的部分），并且取第一列（冒号后面的部分）。如果要获取某一列的列名，可以使用DataFrame的columns属性，代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})

# 获取第一列的列名
first_col_name = df.columns

print(first_col_name)

上面的代码中，`df.columns`表示取DataFrame的所有列名，并且取第一列的列名。

dataframe取第三列

在Python的pandas库中，DataFrame是一个二维表格型的数据结构，它包含行索引和列索引，每一列可以存储不同类型的数据。如果你想从DataFrame中获取第三列，你可以使用列名或列的索引。

如果你只知道列名，可以通过列名直接访问，例如：

df['column_name']  # 假设'column_name'是第三列的名称

如果你知道列的索引（从0开始计数），则可以用整数表示：

df.iloc[:, 2]  # 由于索引是从0开始的，所以第三列对应的是索引2

在这里，`.iloc`用于按位置索引，`.loc`则更适用于基于标签的索引。