如何在具有多列（> 100）的数据框中选择多列？ [复制]答案

【问题标题】：How to select multiple columns in a data frame that has many columns (>100)? [duplicate]如何在具有多列（> 100）的数据框中选择多列？ [复制]
【发布时间】：2022-08-21 04:33:00
【问题描述】：

假设有一个包含 120 列的数据框。我只需要编号为 2-50、59-84 和 95-110 的列。我试过这段代码。它不起作用。

df.iloc[:,[2:50,59:84,95:110]]

除了stackoverflow.com/questions/51737122/…，比较stackoverflow.com/questions/53052914/…。您可以使用np.r_。

标签： python pandas dataframe slice numpy-slicing

【解决方案1】：

尝试这个

df.iloc[:, np.r_[2:50,59:84,95:110]]

这对我有用：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,60))
print(df.iloc[:, np.r_[1:3, 5:8]])

输出：

          1         2         5         6         7
0  0.830642  0.054954  0.686140  0.472132  0.227086
1  0.634129  0.304420  0.688517  0.192814  0.291788
2  0.697258  0.332265  0.305456  0.900968  0.657861
3  0.616603  0.382215  0.794018  0.053626  0.952454
4  0.568792  0.553030  0.761718  0.780927  0.253707

或者这个（相同的输出）

cols = list(range(1,3)) + list(range(5,8))
print(df.iloc[:, cols])

【讨论】：

【解决方案2】：

df.iloc[:, lambda df: [*range(2, 50)] + [*range(59, 84)] + [*range(95, 110)]

【讨论】：