python dataframe多列取值

时间: 2023-09-13 15:07:06 浏览: 258

Python 数据操作教程，如何从 PANDAS DATAFRAME 中删除一列或多列

Python 数据操作教程 - 从 PANDAS DATAFRAME 中删除一列或多列本教程将讲解如何从 pandas 数据框中删除或删除一个或多个列。pandas 是一个用于数据操作的 Python 包，具有多种数据任务的功能。下面将详细介绍如何删除一列或多列。删除一列 ------------- 要删除一列，可以使用 drop( ) 函数，并将 axis=1 告诉 Python 你想在列而不是行上应用函数。例如，要删除一列 A，可以使用以下命令： ``` df.drop(['A'], axis=1) ``` 这将删除列 A，并将输出结果显示出来。如果要创建一个新的数据框 newdf 来存储剩余的列，可以使用以下命令： ``` newdf = df.drop(['A'], axis=1) ``` 要从原始数据框中永久删除该列，df，可以使用该选项 inplace=True： ``` df.drop(['A'], axis=1, inplace=True) ``` 删除多列 ------------- 要删除多列，可以在列表中指定要删除的所有列，并将其传递给 drop( ) 函数。例如，要删除列 B 和 C，可以使用以下命令： ``` df2 = df.drop(['B', 'C'], axis=1) ``` 或者，可以将要删除的列存储在一个变量中，然后传递给 drop( ) 函数： ``` cols = ['B', 'C'] df2 = df.drop(cols, axis=1) ``` 选择或保留列 ------------- 如果你想选择一列，可以使用命令 df['A']。要选择多个列，可以使用以下命令： ``` df[['A', 'B']] ``` 删除列根据位置编号 ------------------- 要删除列根据位置编号，可以使用以下命令： ``` df.drop(df.columns[0], axis=1) ``` 这将删除第一列。如果要删除多列，可以在列表中指定位置，例如： ``` cols = [0, 2] df.drop(df.columns[cols], axis=1) ``` 删除列根据名称模式 ------------------- 要删除列根据名称模式，可以使用以下命令： ``` df = pd.DataFrame({"X1": range(1, 6), "X_2": range(2, 7), "YX": range(3, 8), "Y_1": range(2, 7), "Z": range(5, 10)}) ``` 然后，可以使用以下命令删除名称以字母“X”开头的列： ``` df.drop([col for col in df.columns if col.startswith('X')], axis=1) ``` 删除缺失值百分比大于 50% 的列 ----------------------------- 要删除缺失值百分比大于 50% 的列，需要先计算每一列的缺失值百分比，然后删除这些列。可以使用以下命令： ``` df.dropna(thresh=len(df) * 0.5, axis=1) ``` 本教程涵盖了从 pandas 数据框中删除一列或多列的多种方法，包括删除一列、删除多列、选择或保留列、删除列根据位置编号、删除列根据名称模式和删除缺失值百分比大于 50% 的列等。

要在Python的DataFrame中进行多列取值，可以使用以下方法： 1. 使用索引操作符[]，可以同时指定多个列名来获取对应的列数据。例如，如果要获取DataFrame df 中的列 a 和 b 的数据，可以使用 df[['a', 'b']]。 2. 使用loc方法，可以通过行标签和列标签来进行定位并取值。例如，如果要获取DataFrame df 中的行索引为0的所有列数据，可以使用 df.loc。 3. 使用iloc方法，可以通过行号和列号来进行定位并取值。例如，如果要获取DataFrame df 中的第一行的第二列的数据，可以使用 df.iloc。 4. 使用apply方法，可以对DataFrame的某一列或多列进行函数操作，并将结果作为新的列添加到DataFrame中。例如，如果要将df中的列b的值求平方，并将结果作为新的列c添加到df中，可以使用 df['c'] = df['b'].apply(lambda x: x**2)。综上所述，以上是几种常见的在Python DataFrame中进行多列取值的方法。具体方法的选择取决于你的具体需求和情况。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [python 实现rolling和apply函数的向下取值操作](https://download.csdn.net/download/weixin_38719643/13712115)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [python pandas DataFrame 条件取值](https://blog.csdn.net/zhlkh/article/details/122874199)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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