我一直在寻找通过 python 文档和论坛选择列的方法，但是关于索引列的每个示例都过于简单。
假设我有一个 10 x 10 的数据框
df = DataFrame(randn(10, 10), index=range(0,10), columns=['A', 'B', 'C', 'D','E','F','G','H','I','J'])
到目前为止，所有文档都只是一个简单的索引示例
subset = df.loc[:,'A':'C']
或
subset = df.loc[:,'C':]
但是当我尝试索引多个非顺序列时出现错误，像这样
subset = df.loc[:,('A':'C', 'E')]
如果我想选择列 A 到 C、E 和 G 到 I，我将如何在 Pandas 中建立索引？看来这个逻辑是行不通的
subset = df.loc[:,('A':'C', 'E', 'G':'I')]
我觉得解决方法很简单，但是我无法绕过这个错误。谢谢!
最佳答案
df.filter(regex='[A-CEG-I]') # does NOT depend on the column order
请注意，此处允许使用任何正则表达式，因此这种方法可以非常通用。例如。如果您希望所有列都以大写或小写“A”开头，您可以使用:df.filter(regex='^[Aa]')
df[ list(df.loc[:,'A':'C']) + ['E'] + list(df.loc[:,'G':'I']) ]
请注意，与基于标签的方法不同，这仅适用于您的列按字母顺序排序的情况。然而，这不一定是问题。例如，如果您的列是 ['A','C','B']，那么您可以将上面的 'A':'C' 替换为 'A':'B'.
为了完整起见，您始终可以选择@Magdalena 所示的选项，即简单地单独列出每一列，尽管随着列数的增加它可能会更加冗长:
df[['A','B','C','E','G','H','I']] # does NOT depend on the column order
A B C E G H I
0 -0.814688 -1.060864 -0.008088 2.697203 -0.763874 1.793213 -0.019520
1 0.549824 0.269340 0.405570 -0.406695 -0.536304 -1.231051 0.058018
2 0.879230 -0.666814 1.305835 0.167621 -1.100355 0.391133 0.317467
关于python - 在 Pandas 中按标签选择多列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29241836/
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