Comment sélectionner des colonnes par index dans un DataFrame Pandas

Souvent, vous souhaiterez peut-être sélectionner les colonnes d’un DataFrame pandas en fonction de leur valeur d’index.

Si vous souhaitez sélectionner des colonnes basées sur une indexation entière, vous pouvez utiliser la fonction .iloc .

Si vous souhaitez sélectionner des colonnes en fonction de l’indexation des étiquettes, vous pouvez utiliser la fonction .loc .

Ce didacticiel fournit un exemple de la façon d’utiliser chacune de ces fonctions dans la pratique.

Exemple 1 : sélectionner des colonnes en fonction de l’indexation d’entiers

Le code suivant montre comment créer un DataFrame pandas et utiliser .iloc pour sélectionner la colonne avec une valeur entière d’index de 3 :

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
                   'points': [11, 7, 8, 10, 13, 13],
                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5]})

#view DataFrame
df

	team	points	assists	rebounds
0	A	11	5	11
1	A	7	7	8
2	A	8	7	10
3	B	10	9	6
4	B	13	12	6
5	B	13	9	5

#select column with index position 3
df.iloc[:, 3]

0    11
1     8
2    10
3     6
4     6
5     5
Name: rebounds, dtype: int64

Nous pouvons utiliser une syntaxe similaire pour sélectionner plusieurs colonnes :

#select columns with index positions 1 and 3
df.iloc[:, [1, 3]]


        points	rebounds
0	11	11
1	7	8
2	8	10
3	10	6
4	13	6
5	13	5

Ou nous pourrions sélectionner toutes les colonnes d’une plage :

#select columns with index positions in range 0 through 3
df.iloc[:, 0:3]

        team	points	assists
0	A	11	5
1	A	7	7
2	A	8	7
3	B	10	9
4	B	13	12
5	B	13	9

Exemple 2 : sélectionner des colonnes en fonction de l’indexation des étiquettes

Le code suivant montre comment créer un DataFrame pandas et utiliser .loc pour sélectionner la colonne avec une étiquette d’index de « rebonds » :

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
                   'points': [11, 7, 8, 10, 13, 13],
                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5]})

#view DataFrame
df

	team	points	assists	rebounds
0	A	11	5	11
1	A	7	7	8
2	A	8	7	10
3	B	10	9	6
4	B	13	12	6
5	B	13	9	5

#select column with index label 'rebounds'
df.loc[:, 'rebounds']

0    11
1     8
2    10
3     6
4     6
5     5
Name: rebounds, dtype: int64

Nous pouvons utiliser une syntaxe similaire pour sélectionner plusieurs colonnes avec des étiquettes d’index différentes :

#select the columns with index labels 'points' and 'rebounds'
df.loc[:, ['points', 'rebounds']]

	points	rebounds
0	11	11
1	7	8
2	8	10
3	10	6
4	13	6
5	13	5

Ou nous pourrions sélectionner toutes les colonnes d’une plage :

#select columns with index labels between 'team' and 'assists'
df.loc[:, 'team':'assists']

	team	points	assists
0	A	11	5
1	A	7	7
2	A	8	7
3	B	10	9
4	B	13	12
5	B	13	9

Connexes : Pandas loc vs iloc : quelle est la différence ?

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres opérations courantes dans les pandas :

Comment regrouper par index dans un DataFrame Pandas
Comment sélectionner des lignes par index dans un DataFrame Pandas
Comment obtenir des numéros de ligne dans un DataFrame Pandas
Comment supprimer la colonne d’index dans un DataFrame Pandas