pandas 数据框选择多个不连续的列/切片 [英] Pandas Dataframe select multiple discontinuous columns/slices
本文介绍了 pandas 数据框选择多个不连续的列/切片的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我有> 100列的数据框.我正在尝试选择0〜32和#83列.似乎1片适用于下面的代码.
I have dataframe with >100 columns. I am trying to select the columns 0~32 and #83. It seems that 1 slice works fine with the code below.
df_new = df[df.columns[0:32]]
它不适用于下面的2 slices代码.我该如何解决该问题?
It does not work with 2 slices code below though. How do I fix the problem?
df_new = df[df.columns[0:32, 83]]
推荐答案
将np.r_
索引器与iloc
结合使用,如下所示:
Use the np.r_
indexer in conjunction with iloc
, like this:
df.iloc[:, np.r_[0:32, 83]]
np.r_[0:32, 83]
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 83])
这篇关于 pandas 数据框选择多个不连续的列/切片的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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