pandas怎么筛选所需要列
时间: 2023-08-26 08:21:48 浏览: 32
你可以使用`pandas`中的`loc`或`iloc`方法来筛选所需要的列。`loc`方法根据标签(列名)进行筛选,`iloc`方法根据位置(列索引)进行筛选。
例如,假设我们有一个名为`df`的`DataFrame`,其中包含三列`'A'`、`'B'`和`'C'`,我们只需要筛选`'A'`和`'B'`两列,可以使用如下代码:
```python
df = df.loc[:, ['A', 'B']]
# 或者
df = df.iloc[:, [0, 1]]
```
这将返回一个新的`DataFrame`,其中只包含`'A'`和`'B'`两列。
相关问题
pandas 筛选列
Pandas DataFrame 中可以使用布尔索引来筛选数据。可以使用单独的列或多个列进行筛选,并且可以使用多种运算符(例如“==”、“>”、“<”等)来组合筛选条件。示例如下:
df[df['column_name'] == value]
df[(df['column_name'] > value) & (df['column_name_2'] < value_2)]
还可以使用.query()函数来筛选数据:
df.query('column_name == value')
df.query('column_name > value and column_name_2 < value_2')
还可以使用.loc[]或.iloc[]来进行筛选,它们根据标签或索引来筛选数据。
df.loc[df['column_name'] == value]
df.iloc[:, 0:2] #筛选前2列
pandas 筛选多列
可以使用 pandas 的 loc 或 iloc 方法来筛选多列数据。
假设有一个 DataFrame df,需要筛选列名为 col1、col2 和 col3 的三列数据,可以使用以下代码:
```python
df_filtered = df.loc[:, ['col1', 'col2', 'col3']]
```
或者
```python
df_filtered = df.iloc[:, [0, 1, 2]]
```
其中 loc 方法使用列名进行筛选,iloc 方法使用列索引进行筛选。两种方法都可以实现筛选多列数据。