通过列号 pandas 选择不相邻的列 [英] Selecting non-adjacent columns by column number pandas

查看:55
本文介绍了通过列号 pandas 选择不相邻的列的处理方法,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

我还没有在任何地方找到答案.我正在尝试选择列号286:100.显然,我宁愿不按标签选择它们.

I have yet to find an answer for this anywhere. I am attempting to select columns number 2 and 86:100. Obviously, I would rather not select them by label.

直觉上我尝试:df_new = df.iloc[:,[2,86:100]]无济于事.

Intuitively I have tried: df_new = df.iloc[:,[2,86:100]] to no avail.

选择这些列的最有效方法是什么?

What is the most efficient way of selecting these columns?

推荐答案

您可以使用

You can use np.r_ to combine slices:

df = pd.DataFrame(np.random.random((3, 10)))

res = df.iloc[:, np.r_[2, 5:10]]

print(res)

          2         5         6         7         8         9
0  0.489923  0.406723  0.085721  0.235617  0.724768  0.398237
1  0.697457  0.565602  0.177975  0.215762  0.377650  0.658344
2  0.116625  0.770128  0.930788  0.367666  0.044933  0.486751

这篇关于通过列号 pandas 选择不相邻的列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!

查看全文
登录 关闭
扫码关注1秒登录
发送“验证码”获取 | 15天全站免登陆