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]

python怎么取出dataframe中的一列

在Python中，可以使用以下方法来取出DataFrame中的一列：
1. 使用列名：可以通过DataFrame的列名来获取指定列的数据。例如，如果DataFrame的列名为"column_name"，可以使用df['column_name']来获取该列的数据。

2. 使用索引位置：可以使用DataFrame的索引位置来获取指定列的数据。例如，如果要获取第一列的数据，可以使用df.iloc[:, 0]。

3. 使用属性：如果DataFrame的列名符合Python的命名规则，也可以使用属性的方式来获取指定列的数据。例如，如果DataFrame的列名为"column_name"，可以使用df.column_name来获取该列的数据。