Como selecionar várias colunas em pandas (com exemplos)

Existem três métodos básicos que você pode usar para selecionar várias colunas de um DataFrame do pandas:

Método 1: selecione colunas por índice

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

Método 2: selecionar colunas no intervalo do índice

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

Método 3: selecionar colunas por nome

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

Os exemplos a seguir mostram como usar cada método com o seguinte DataFrame do pandas:

 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

Método 1: selecione colunas por índice

O código a seguir mostra como selecionar colunas nas posições de índice 0, 1 e 3:

 #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

Observe que as colunas nas posições de índice 0, 1 e 3 estão selecionadas.

Nota : A primeira coluna de um DataFrame do pandas está localizada na posição 0.

Método 2: selecionar colunas no intervalo do índice

O código a seguir mostra como selecionar colunas no intervalo de índices de 0 a 3:

 #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

Observe que a coluna localizada no último valor do intervalo (3) não será incluída na saída.

Método 3: selecionar colunas por nome

O código a seguir mostra como selecionar colunas por nome:

 #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

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns em pandas:

Como listar todos os nomes de colunas no Pandas
Como deletar colunas no Pandas
Como converter índice em coluna no Pandas