pandas指定列获取与范围列获取

如果你想获取 DataFrame 中的特定列，可以通过列名或列号进行索引。使用列名进行索引可以使用 `loc` 方法，使用列号进行索引可以使用 `iloc` 方法。

以下是获取特定列的示例代码：

df['column_name']  # 使用列名获取单个列
df[['column_name_1', 'column_name_2']]  # 使用列名获取多个列
df.iloc[:, 2]  # 使用列号获取单个列
df.iloc[:, 2:5]  # 使用列号获取范围列

请注意，在使用 `iloc` 方法时，需要使用 `:` 表示获取全部的行。在这里，`2:5` 表示获取第 2、3、4 列，不包括第 5 列。

相关问题

pandas指定获取与范围行获取

如果你想获取 DataFrame 中的特定行，可以使用 `loc` 或 `iloc` 方法。其中 `loc` 方法根据行标签进行索引，`iloc` 方法根据行号进行索引。

如果你想获取从第 3 行到第 7 行的数据，可以使用以下代码：

df.loc[3:7]  # 使用 loc 方法
df.iloc[3:8]  # 使用 iloc 方法

注意，这里的索引是包括第 3 行和第 7 行的。

如果你想获取特定行，例如第 2 行、第 5 行和第 7 行，可以使用以下代码：

df.loc[[2, 5, 7]]  # 使用 loc 方法
df.iloc[[1, 4, 6]]  # 使用 iloc 方法

在这里，使用 `[]` 包含行的列表，从而获取特定的行。请注意，行号从 0 开始计数。

pandas获取指定列

要获取 Pandas 数据框中的特定列，可以使用方括号并在其中指定列名。例如，如果你有一个名为 `df` 的数据框，并且你想要获取名为 `column_name` 的列，可以使用以下代码：

df['column_name']

如果你想要获取多个列，可以将列名作为列表传递给方括号。例如，如果你想要获取名为 `column_name_1` 和 `column_name_2` 的两列，可以使用以下代码：

df[['column_name_1', 'column_name_2']]

在这两种情况下，你将得到一个 Pandas 系列或数据框，包含你所请求的列。