Come selezionare le colonne per nome in pandas (3 esempi)

È possibile utilizzare i seguenti metodi per selezionare le colonne per nome in un DataFrame panda:

Metodo 1: seleziona una colonna per nome

 df. loc [:, ' column1 ']

Metodo 2: seleziona più colonne per nome

 df. loc [:,[' column1 ',' column3 ',' column4 ']]

Metodo 3: selezionare le colonne nell’intervallo per nome

 df. loc [:, ' column2 ':' column4 ']

I seguenti esempi mostrano come utilizzare ciascuno di questi metodi nella pratica con i seguenti DataFrame panda:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' mavs ': [10, 12, 14, 15, 19, 22, 27],
                   ' cavs ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20],
                   ' hornets ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 14],
                   ' spurs ': [10, 12, 14, 13, 13, 19, 22],
                   ' net ': [10, 14, 25, 22, 25, 17, 12]})

#view DataFrame
print (df)

   mavs cavs hornets spurs nets
0 10 18 5 10 10
1 12 22 7 12 14
2 14 19 7 14 25
3 15 14 9 13 22
4 19 14 12 13 25
5 22 11 9 19 17
6 27 20 14 22 12

Esempio 1: selezionare una colonna per nome

Il codice seguente mostra come selezionare la colonna “spurs” nel DataFrame:

 #select column with name 'spurs'
df. loc [:, ' spurs ']

0 10
1 12
2 14
3 13
4 13
5 19
6 22
Name: spurs, dtype: int64

Vengono restituiti solo i valori nella colonna “spurs”.

Esempio 2: seleziona più colonne per nome

Il codice seguente mostra come selezionare le colonne cav, spur e net nel DataFrame:

 #select columns with names cavs, spurs, and nets
df. loc [:, [' cavs ', ' spurs ', ' nets ']]

        cavs spurs nets
0 18 10 10
1 22 12 14
2 19 14 25
3 14 13 22
4 14 13 25
5 11 19 17
6 20 22 12

Vengono restituiti solo i valori dei cavi, speroni e colonne nette.

Esempio 3: seleziona le colonne in un intervallo in base al nome

Il codice seguente mostra come selezionare tutte le colonne tra i nomi “hornets” e “net” nel DataFrame:

 #select all columns between hornets and nets
df. loc [:, ' hornets ': ' nets ']

        hornets spurs nets
0 5 10 10
1 7 12 14
2 7 14 25
3 9 13 22
4 12 13 25
5 9 19 17
6 14 22 12

Vengono restituite tutte le colonne tra i nomi “hornets” e “net”.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attività comuni nei panda:

Panda: come spostare una colonna davanti al DataFrame
Panda: come verificare se la colonna contiene una stringa
Panda: come aggiungere una colonna vuota a DataFrame (3 esempi)