df选择特定的列
时间: 2023-07-02 18:07:31 浏览: 58
要选择特定的列,可以使用 pandas 库中的 `DataFrame` 对象的 `.loc` 或者 `.iloc` 属性。
`.loc` 属性使用标签来选择数据,而 `.iloc` 属性使用整数位置来选择数据。
例如,如果我们有一个包含以下数据的 `DataFrame`:
```
A B C
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
```
如果我们想要选择 `A` 和 `B` 列,可以使用 `.loc` 或 `.iloc`:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 4, 7], 'B': [2, 5, 8], 'C': [3, 6, 9]})
# 使用 .loc
df.loc[:, ['A', 'B']]
# 使用 .iloc
df.iloc[:, [0, 1]]
```
这两个操作都会返回以下结果:
```
A B
0 1 2
1 4 5
2 7 8
```
相关问题
python的df筛选特定列
在 Python 中,你可以使用 pandas 库来操作和筛选数据框(DataFrame)中的特定列。以下是一些常见的方法:
1. 使用列名筛:
```python
# 导入 pandas 库
import pandas as pd
# 创建一个数据框
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
'Age': [25, 30, 35],
'City': ['London', 'New York', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
# 筛选特定列
selected_columns = df[['Name', 'Age']]
print(selected_columns)
```
2. 使用列索引筛选:
```python
# 使用列索引(从0开始)筛选特定列
selected_columns = df.iloc[:, [0, 2]]
print(selected_columns)
```
3. 使用布尔条件筛选:
```python
# 使用布尔条件筛选特定列
selected_columns = df[df['Age'] > 25]
print(selected_columns)
```
这些方法中,第一种方法通过指定列名来筛选特定列,第二种方法使用列索引,而第三种方法使用布尔条件来筛选符合条件的行。
希望这些示例能帮助你在 Python 中筛选特定列的数据框。你可以根据具体需求选择适合的方法。
df选择特定的列出了iloc和loc还有别的方法吗
除了使用`iloc`和`loc`方法外,还可以使用`[]`运算符来选择特定的列。比如,假设有一个名为`df`的数据框,其中包含了`name`、`age`、`gender`和`salary`四列数据,我们想要选择`name`和`age`两列,可以使用以下三种方法:
1. 使用`iloc`方法:
```python
df.iloc[:, [0, 1]]
```
2. 使用`loc`方法:
```python
df.loc[:, ['name', 'age']]
```
3. 使用`[]`运算符:
```python
df[['name', 'age']]
```
这三种方法都可以达到选取特定列的目的,具体使用哪种方法可以根据个人喜好和代码风格来选择。