วิธีเลือกคอลัมน์ตามชื่อใน pandas (3 ตัวอย่าง)

คุณสามารถใช้วิธีการต่อไปนี้เพื่อเลือกคอลัมน์ตามชื่อใน DataFrame แพนด้า:

วิธีที่ 1: เลือกคอลัมน์ตามชื่อ

 df. loc [:, ' column1 ']

วิธีที่ 2: เลือกหลายคอลัมน์ตามชื่อ

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

วิธีที่ 3: เลือกคอลัมน์ในช่วงตามชื่อ

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

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้แต่ละวิธีในทางปฏิบัติกับ Pandas DataFrame ต่อไปนี้:

 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

ตัวอย่างที่ 1: เลือกคอลัมน์ตามชื่อ

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการเลือกคอลัมน์ “เดือย” ใน 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

ส่งคืนเฉพาะค่าในคอลัมน์ “เดือย”

ตัวอย่างที่ 2: เลือกหลายคอลัมน์ตามชื่อ

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการเลือกคอลัมน์ cavs, spurs และ net ใน 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

เฉพาะค่าของคอลัมน์ cavs, spurs และ net เท่านั้นที่จะถูกส่งกลับ

ตัวอย่างที่ 3: เลือกคอลัมน์ในช่วงตามชื่อ

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการเลือกคอลัมน์ทั้งหมดระหว่างชื่อ “hornets” และ “net” ใน 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

คอลัมน์ทั้งหมดระหว่างชื่อ “hornets” และ “net” จะถูกส่งกลับ

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีการทำงานทั่วไปอื่นๆ ในแพนด้า:

Pandas: วิธีย้ายคอลัมน์หน้า DataFrame
Pandas: วิธีตรวจสอบว่าคอลัมน์มีสตริงหรือไม่
Pandas: วิธีเพิ่มคอลัมน์ว่างลงใน DataFrame (3 ตัวอย่าง)