pandas 选择某几列的方法
如下所示: col_n = ['名称','收盘价','日期'] a = pd.DataFrame(df,columns = col_n) 以上这篇pandas 选择某几列的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:根据DataFrame某一列的值来选择具体的某一行方法pandas系列之DataFrame 行列数据筛选实例pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列示例python pa 在Python的数据分析领域,Pandas库是不可或缺的工具,它提供了高效的数据结构DataFrame,用于处理二维表格型数据。本文将详细讲解如何在Pandas中选择DataFrame的特定列,并提供相关实例来加深理解。 我们要了解Pandas DataFrame的基本结构。DataFrame是一个二维表格型数据结构,具有行索引和列索引,可以存储多种类型的数据(如整数、浮点数、字符串等)。每一列都有一个唯一的列名,可以通过这些列名进行选择。 在标题提到的"pandas 选择某几列的方法"中,我们看到一个简单的例子: ```python col_n = ['名称','收盘价','日期'] a = pd.DataFrame(df, columns=col_n) ``` 在这个例子中,`col_n` 是一个包含列名的列表,`pd.DataFrame(df, columns=col_n)` 是从原有的DataFrame `df` 中选择列名为 '名称'、'收盘价' 和 '日期' 的列,创建一个新的DataFrame `a`。这种方法适用于你已经知道需要的列名,并且希望创建一个只包含这些列的新DataFrame。 除了上述方法,Pandas还提供了多种选择列的方式: 1. **通过列名**:可以直接用列名作为键来访问列,例如 `df['名称']`。 2. **通过位置索引**:如果你知道列的位置,可以用 `df.iloc[:, index]` 或 `df.loc[:, index]` 来选择。其中 `iloc` 是基于位置的选取,`loc` 是基于标签的选取。例如,`df.iloc[:, 1]` 会选择第二列。 3. **通过列表选择多列**:你可以提供一个列名的列表来选择多个列,例如 `df[['名称', '收盘价']]`。 4. **布尔索引**:如果你有一个与DataFrame列长度相同的布尔数组,可以用这个数组来选择满足条件的列。例如,`df[df['收盘价'] > 100]` 会选择'收盘价'大于100的行。 5. **使用`.select_dtypes()`**:可以根据数据类型选择列,例如 `df.select_dtypes(include='object')` 会选择所有字符串类型的列。 6. **使用`.drop()`**:如果你想从DataFrame中移除某些列,可以使用 `.drop()` 函数,例如 `df.drop('日期', axis=1)` 会删除名为'日期'的列。 在实际应用中,常常需要结合这些方法进行复杂的数据筛选和操作。例如,你可能需要根据某列的值选择特定行,然后对这些行的其他列进行操作,这可以通过组合使用`.loc`或`.iloc`以及条件表达式实现。 下面是一些相关的实例代码: ```python # 根据某一列的值选择行 filtered_df = df[df['收盘价'] > 100] # 删除含有特定数值的行或列 df = df[df['收盘价'] != -9999] # 删除'收盘价'列值为-9999的行 df = df.dropna(subset=['日期']) # 删除'日期'列有缺失值的行 # 对行与列求和 sums = df.sum(axis=0) # 列求和 sums_by_row = df.sum(axis=1) # 行求和 # 添加新行与列 df['新列'] = df['收盘价'] * 2 # 添加新列 df = df.append({'名称': '新行', '收盘价': 200, '日期': '2022-01-01'}, ignore_index=True) # 添加新行 # 切片操作 sliced_df = df.iloc[1:5, 0:2] # 选择第2到第4行,'名称'和'收盘价'两列 # 按条件赋值 df.loc[df['收盘价'] < 50, '收盘价'] = 50 # '收盘价'小于50的行设为50 ``` 通过这些实例,你应该能更好地掌握Pandas中选择和操作DataFrame列的方法。在实际工作中,灵活运用这些技巧,可以极大地提高数据处理的效率和准确性。不断学习和实践Pandas的各种功能,将有助于你成为更专业的数据分析者。