Как разделить столбцы в dataframe pandas (с примерами)

Вы можете использовать следующие методы для разрезания столбцов в DataFrame pandas:

Метод 1: срез по конкретным именам столбцов

 df_new = df. loc [:,[' col1 ',' col4 ']]

Способ 2: разрезать по именам столбцов в диапазоне

 df_new = df. loc [:, ' col1 ':' col4 ']

Метод 3: разрез по определенным позициям индекса столбца

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

Метод 4: срез по диапазону позиций индекса столбца

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

Обратите внимание на тонкую разницу между loc и iloc в каждом из этих методов:

• loc выбирает строки и столбцы с определенными метками
• iloc выбирает строки и столбцы в определенных целочисленных позициях

В следующих примерах показано, как использовать каждый метод на практике со следующим DataFrame pandas:

 import pandas as pd

#create DataFrame with six columns
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12],
                   ' steals ': [4, 3, 3, 2, 5, 4, 3, 8],
                   ' blocks ': [1, 0, 0, 3, 2, 2, 1, 5]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds steals blocks
0 A 18 5 11 4 1
1 B 22 7 8 3 0
2 C 19 7 10 3 0
3 D 14 9 6 2 3
4 E 14 12 6 5 2
5 F 11 9 5 4 2
6 G 20 9 9 3 1
7:28 4 12 8 5

Пример 1. Вырезать по определенным именам столбцов

Мы можем использовать следующий синтаксис для создания нового DataFrame, который содержит только столбцы команды и отскоков :

 #slice columns team and rebounds
df_new = df. loc [:, [' team ', ' rebounds ']]

#view new DataFrame
print (df_new)

  team rebounds
0 to 11
1 B 8
2 C 10
3 D 6
4 E 6
5 F 5
6 G 9
7:12 a.m.

Пример 2. Вырезать по именам столбцов в диапазоне

Мы можем использовать следующий синтаксис для создания нового DataFrame, который содержит только столбцы между командой и отказами :

 #slice columns between team and rebounds
df_new = df. loc [:, ' team ': ' rebounds ']

#view new DataFrame
print (df_new)

  team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 B 22 7 8
2 C 19 7 10
3 D 14 9 6
4 E 14 12 6
5 F 11 9 5
6 G 20 9 9
7:28 4 12

Пример 3. Вырезка по определенным позициям индекса столбца

Мы можем использовать следующий синтаксис для создания нового DataFrame, который содержит только столбцы в позициях индекса 0 и 3 :

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

#view new DataFrame
print (df_new)

  team rebounds
0 to 11
1 B 8
2 C 10
3 D 6
4 E 6
5 F 5
6 G 9
7:12 a.m.

Пример 4: Диапазон позиций индекса среза на столбец

Мы можем использовать следующий синтаксис для создания нового DataFrame, который содержит только столбцы в диапазоне индексных позиций от 0 до 3 :

 #slice columns in index position range between 0 and 3
df_new = df. iloc [:, 0 : 3 ]

#view new DataFrame
print (df_new)

  team points assists
0 to 18 5
1 B 22 7
2 C 19 7
3 D 14 9
4 E 14 12
5 F 11 9
6 G 20 9
7:28 a.m. 4

Примечание . При использовании диапазона позиций индекса последняя позиция индекса в диапазоне не будет включена. Например, столбец отказов в позиции индекса 3 не включен в новый DataFrame.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:

Как удалить первую строку в Pandas DataFrame
Как удалить первый столбец в Pandas DataFrame
Как удалить повторяющиеся столбцы в Pandas