选择 DataFrame 中除第1、2列的所有列

您可以使用 Pandas 的 `iloc` 方法选择 DataFrame 中的行和列。如果您想要选择除第 1 和 2 列之外的所有列，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 加载 CSV 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 提取除第 1 和 2 列之外的所有列
X = df.iloc[:, 2:].values

在这里，`:，2:` 表示选择所有行和从第 3 列开始的所有列。`values` 属性将 Pandas DataFrame 转换为 Numpy 数组，因此 `X` 变量现在包含除第 1 和 2 列之外的所有列作为 Numpy 数组。

您可以根据需要更改列的索引来选择其他列。

相关问题

遍历dataframe除第一列外的所有列

在Python的Pandas库中，如果你有一个DataFrame并且想遍历除了第一列以外的所有列，可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
   'Column1': [1, 2, 3],
   'Column2': ['a', 'b', 'c'],
   'Column3': [4.0, 5.0, 6.0]
})

# 创建一个新的空列表来存储列名，从第二列开始
columns_to_iterate = df.columns[1:]

for column in columns_to_iterate:
    # 对每一列执行你需要的操作
    print(f"现在处理列：{column}")
    # 这里你可以打印数据、计算统计等
    print(df[column])

dataframe读取除第一列外的n列

可以使用pandas库中的read_csv函数，通过指定usecols参数来读取除第一列外的n列数据。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件，只保留第2、3、4列数据
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=[1,2,3])

注：需要将data.csv替换为实际的数据文件名。