Pandas: как использовать loc для выбора нескольких столбцов
Вы можете использовать функцию loc в pandas, чтобы выбрать несколько столбцов в DataFrame по метке.
Вот наиболее распространенные способы сделать это:
Способ 1: выберите несколько столбцов по имени
df. loc [:,[' col2 ',' col4 ']]
Способ 2: выберите все столбцы в диапазоне
df. loc [:, ' col2 ':' col4 ']
В следующих примерах показано, как использовать каждый метод на практике со следующим DataFrame pandas:
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'], ' points ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4], ' assists ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12], ' rebounds ': [6, 7, 7, 6, 10, 12, 10, 9]}) #view DataFrame print (df) team points assists rebounds 0 A 5 11 6 1 To 7 8 7 2 To 7 10 7 3 to 9 6 6 4 B 12 6 10 5 B 9 5 12 6 B 9 9 10 7 B 4 12 9
Пример 1: выберите несколько столбцов по имени
Следующий код показывает, как использовать функцию loc для выбора столбцов «точек» и «отскоков» DataFrame:
#select points and rebounds columns
df. loc [:,[' points ',' rebounds ']]
rebound points
0 5 6
1 7 7
2 7 7
3 9 6
4 12 10
5 9 12
6 9 10
7 4 9
Обратите внимание, что возвращается каждая строка в столбцах «очки» и «подборы».
Также обратите внимание, что порядок, в котором вы указываете столбцы в функции loc , соответствует порядку, в котором они будут возвращены.
Например, мы могли бы сначала вернуть столбец «подборы», а затем столбец «очки»:
#select rebounds and points columns
df. loc [:, [' rebounds ', ' points ']]
rebound points
0 6 5
1 7 7
2 7 7
3 6 9
4 10 12
5 12 9
6 10 9
7 9 4
Пример 2. Выбор всех столбцов в диапазоне
В следующем коде показано, как использовать функцию loc для выбора всех столбцов между столбцами «точки» и «отскоки» в DataFrame:
#select all columns between points and rebounds columns
df. loc [:, ' points ': ' rebounds ']
points assists rebounds
0 5 11 6
1 7 8 7
2 7 10 7
3 9 6 6
4 12 6 10
5 9 5 12
6 9 9 10
7 4 12 9
Обратите внимание, что возвращаются все столбцы между столбцами «точки» и «отскоки» в DataFrame.
Примечание . Чтобы выбрать столбцы по позиции индекса, используйте вместо этого функцию iloc .
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:
Как выбрать строки на основе нескольких условий с помощью Pandas Loc
Как выбрать строки на основе значений столбца в Pandas
Как выбрать строки по индексу в Pandas