Pandas：按整数选择数据框中的多列答案

【问题标题】：Pandas: selecting multiple columns in dataframe by integerPandas：按整数选择数据框中的多列
【发布时间】：2021-07-08 09:15:59
【问题描述】：

假设我有这个数据框：

df = pd.DataFrame({'a' : (1, 2, 3),
                   'b' : (1, 2, 3),
                   'c' : ("one", "two", "three"),
                   'd' : (4, 5, 6),
                   'e' : (4, 5, 6),
                   'f' : (7, 8, 9),
                   'g' : (7, 8, 9),
                   'h' : (7, 8, 9)})

我正在尝试选择第一、第三和第五，直到最后一列。期望的输出是：

   a      c  e  f  g  h
0  1    one  4  7  7  8
1  2    two  5  8  7  8
2  3  three  6  9  9  9

如何使用整数选择多个不连续的列？我尝试了以下方法：

df.iloc[,[0, 3, 5:]]
df.loc[,[0, 3, 5:]]
df.iloc[,[0, 3, 5:len(df.columns)]]
df.loc[,[0, 3, 5:len(df.columns)]]
df.iloc[,[0 + 3 + 5:]]
df.loc[,[0 + 3 + 5:]]
df.iloc[,[0 + 3 + 5:len(df.columns)]]
df.loc[,[0 + 3 + 5:len(df.columns)]]

没有成功

请指教

【问题讨论】：

标签： pandas dataframe subset

【解决方案1】：

使用np.r_ 连接切片器，python 从0 计数，因此对于第三列需要2，从5th 列需要4:：

df = df.iloc[:, np.r_[0, 2, 4:len(df.columns)]]
print (df)
   a      c  e  f  g  h
0  1    one  4  7  7  7
1  2    two  5  8  8  8
2  3  three  6  9  9  9

【讨论】：

救命稻草，如果您不介意的话，您是否也有通过df.values转换的numpy数据的解决方案？
@AgnesLee - 你认为a = df.to_numpy() 然后arr = a[:, np.r_[0, 2, 4:a.shape[1]]] ？

【解决方案2】：

您也可以通过使用您喜欢的any methods 展平列表来做到这一点。

from pandas.core.common import flatten

df1 = df.iloc[:, list(flatten([[0, 2], range(4, len(df.columns))]))]

df2 = df.iloc[:, np.concatenate([[0, 2], range(4, len(df.columns))])]

【讨论】：