Pandas DataFrame 选择列

Python 6月前 42

本教程介绍了如何通过索引或使用 DataFrame.drop() 和 DataFrame.filter() 方法从 Pandas DataFrame 中选择列。

我们将使用下面的 DataFrame df 来解释如何从 Pandas DataFrame 中选择列。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'A': [302, 504, 708, 103, 343, 565],
    'B': [100, 300, 400, 200, 400, 700],
    'C': [300, 400, 350, 100, 1000, 400],
    'D': [10, 15, 5, 0, 2, 7],
    'E': [4, 5, 6, 7, 8, 9]
})
print(df)

输出：

     A    B     C   D  E
0  302  100   300  10  4
1  504  300   400  15  5
2  708  400   350   5  6
3  103  200   100   0  7
4  343  400  1000   2  8
5  565  700   400   7  9

使用索引操作从 Pandas DataFrame 中选择列

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'A': [302, 504, 708, 103, 343, 565],
    'B': [100, 300, 400, 200, 400, 700],
    'C': [300, 400, 350, 100, 1000, 400],
    'D': [10, 15, 5, 0, 2, 7],
    'E': [4, 5, 6, 7, 8, 9]
})
derived_df = df[['A', 'C', 'E']]
print("The initial DataFrame is:")
print(df, "\n")
print("The DataFrame with A,C and E columns is:")
print(derived_df, "\n")

输出：

The initial DataFrame is:
     A    B     C   D  E
0  302  100   300  10  4
1  504  300   400  15  5
2  708  400   350   5  6
3  103  200   100   0  7
4  343  400  1000   2  8
5  565  700   400   7  9
The DataFrame with A,C and E columns is:
     A     C  E
0  302   300  4
1  504   400  5
2  708   350  6
3  103   100  7
4  343  1000  8
5  565   400  9

它从 DataFrame df 中选择列 A、C 和 E，并将这些列分配到 derived_df DataFrame 中。

使用 `DataFrame.drop()` 方法从 Pandas DataFrame 中选择列

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'A': [302, 504, 708, 103, 343, 565],
    'B': [100, 300, 400, 200, 400, 700],
    'C': [300, 400, 350, 100, 1000, 400],
    'D': [10, 15, 5, 0, 2, 7],
    'E': [4, 5, 6, 7, 8, 9]
})
derived_df = df.drop(['B', 'D'], axis=1)
print("The initial DataFrame is:")
print(df, "\n")
print("The DataFrame with A,C and E columns is:")
print(derived_df, "\n")

输出：

The initial DataFrame is:
     A    B     C   D  E
0  302  100   300  10  4
1  504  300   400  15  5
2  708  400   350   5  6
3  103  200   100   0  7
4  343  400  1000   2  8
5  565  700   400   7  9
The DataFrame with A,C and E columns is:
     A     C  E
0  302   300  4
1  504   400  5
2  708   350  6
3  103   100  7
4  343  1000  8
5  565   400  9

它从 DataFrame df 中删除 B 和 D 列，并将其余列分配给 derived_df。或者，它选择除 B 和 D 以外的所有列，并将它们分配到 derived_df DataFrame 中。

使用 `DataFrame.filter()` 方法从 Pandas DataFrame 中选择列

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'A': [302, 504, 708, 103, 343, 565],
    'B': [100, 300, 400, 200, 400, 700],
    'C': [300, 400, 350, 100, 1000, 400],
    'D': [10, 15, 5, 0, 2, 7],
    'E': [4, 5, 6, 7, 8, 9]
})
derived_df = df.filter(["A", "C", "E"])
print("The initial DataFrame is:")
print(df, "\n")
print("The DataFrame with A,C and E columns is:")
print(derived_df, "\n")

输出：

The initial DataFrame is:
     A    B     C   D  E
0  302  100   300  10  4
1  504  300   400  15  5
2  708  400   350   5  6
3  103  200   100   0  7
4  343  400  1000   2  8
5  565  700   400   7  9
The DataFrame with A,C and E columns is:
     A     C  E
0  302   300  4
1  504   400  5
2  708   350  6
3  103   100  7
4  343  1000  8
5  565   400  9