Pandas で複数の列を選択する方法 (例あり)

pandas DataFrame から複数の列を選択するために使用できる基本的な方法が 3 つあります。

方法 1: インデックスによって列を選択する

 df_new = df. iloc [:,[0,1,3]]

方法 2: インデックス範囲内の列を選択する

 df_new = df. iloc [:, 0:3]

方法 3: 名前で列を選択する

 df_new = df[[' col1 ', ' col2 ']]

次の例は、次の pandas DataFrame で各メソッドを使用する方法を示しています。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12],
                   ' blocks ': [4, 7, 7, 6, 5, 8, 9, 10]})

#view DataFrame
df

	points assists rebounds blocks
0 25 5 11 4
1 12 7 8 7
2 15 7 10 7
3 14 9 6 6
4 19 12 6 5
5 23 9 5 8
6 25 9 9 9
7 29 4 12 10

方法 1: インデックスによって列を選択する

次のコードは、インデックス位置 0、1、および 3 の列を選択する方法を示しています。

 #select columns in index positions 0, 1, and 3
df_new = df. iloc [:,[0,1,3]]

#view new DataFrame
df_new

        points assists blocks
0 25 5 4
1 12 7 7
2 15 7 7
3 14 9 6
4 19 12 5
5 23 9 8
6 25 9 9
7 29 4 10

インデックス位置 0、1、および 3 の列が選択されていることに注意してください。

注: pandas DataFrame の最初の列は位置 0 にあります。

方法 2: インデックス範囲内の列を選択する

次のコードは、インデックス範囲 0 ～ 3 の列を選択する方法を示しています。

 #select columns in index range 0 to 3
df_new = df. iloc [:, 0:3]

#view new DataFrame
df_new

        points assists rebounds
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
3 14 9 6
4 19 12 6
5 23 9 5
6 25 9 9
7 29 4 12

範囲 (3) の最後の値にある列は出力に含まれないことに注意してください。

方法 3: 名前で列を選択する

次のコードは、名前で列を選択する方法を示しています。

 #select columns called 'points' and 'blocks'
df_new = df[[' points ', ' blocks ']]

#view new DataFrame
df_new

        point blocks
0 25 4
1 12 7
2 15 7
3 14 6
4 19 5
5 23 8
6 25 9
7 29 10

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。

Pandas ですべての列名をリストする方法
Pandasで列を削除する方法
Pandasでインデックスを列に変換する方法