在python中，dataframe数据取出相应列名的列

在Python中，可以使用pandas库中的DataFrame类型来处理数据。要取出DataFrame数据中的某一列，可以通过列名进行索引。假设有一个名为df的DataFrame数据，其中包含多个列，可以使用以下代码取出名为column_name的列：

column_data = df[column_name]

其中，column_name是想要取出的列的名称。上述代码将返回一个Series类型的数据，其中包含了该列的所有数据。如果需要将该列转换为列表类型，可以使用tolist()方法：

column_list = df[column_name].tolist()

这里的tolist()方法将Series类型的数据转换为Python中的列表类型。

相关问题

python从dataframe中取出列中含有数字的列

可以使用正则表达式来匹配包含数字的列，代码如下：

import re

numeric_cols = [col for col in df.columns if re.match('.*\d+.*', col)]

其中，`df` 是你的 DataFrame 对象，`col` 是 DataFrame 中的每一列名称。正则表达式 `'.*\d+.*'` 匹配任何含有数字的字符串。

注意：该代码只会返回包含数字的列名列表，如果需要取出这些列在原 DataFrame 中的数据，还需要使用如下代码：

numeric_df = df[numeric_cols]

dataframe中按列名取出五列组成一个新的dataframe

假设我们有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中包含多个列。我们可以按列名取出其中的五列，然后组成一个新的 DataFrame，代码示例如下：

new_df = df[['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5']]

其中，`col1`、`col2`、`col3`、`col4` 和 `col5` 分别是要取出的五个列的列名。这样，`new_df` 就是由这五个列组成的新的 DataFrame。