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Rでは、列の名前に基づいて列インデックスを取得する必要がある場合に実行できます

idx <- which(names(my_data)==my_colum_name)

パンダのデータフレームで同じことをする方法はありますか?

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10 に答える 10

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もちろん、次を使用できます.get_loc()：

In [45]: df = DataFrame({"pear": [1,2,3], "apple": [2,3,4], "orange": [3,4,5]})

In [46]: df.columns
Out[46]: Index([apple, orange, pear], dtype=object)

In [47]: df.columns.get_loc("pear")
Out[47]: 2

正直なところ、私はこれを自分で必要とすることはあまりありません。通常、名前によるアクセスは、私が望んでいること ( df["pear"]、df[["apple", "orange"]]、または多分df.columns.isin(["orange", "pear"])) を行いますが、インデックス番号が必要な場合も確かに見られます。

于 2012-10-23T00:06:36.177 に答える
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DSMのソリューションは機能しますが、直接同等のものが必要なwhich場合は(df.columns == name).nonzero()

于 2012-10-23T18:27:34.033 に答える
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複数の列の一致を探している場合は、searchsortedメソッドを使用したベクトル化されたソリューションを使用できます。したがって、dfデータフレームおよびquery_cols検索対象の列名として、実装は次のようになります-

def column_index(df, query_cols):
    cols = df.columns.values
    sidx = np.argsort(cols)
    return sidx[np.searchsorted(cols,query_cols,sorter=sidx)]

サンプルラン -

In [162]: df
Out[162]: 
   apple  banana  pear  orange  peach
0      8       3     4       4      2
1      4       4     3       0      1
2      1       2     6       8      1

In [163]: column_index(df, ['peach', 'banana', 'apple'])
Out[163]: array([4, 1, 0])
于 2016-07-20T19:37:26.323 に答える
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複数の列インデックスを返すには、一意のラベルがある場合はpandas.Indexメソッドを使用することをお勧めします:get_indexer

df = pd.DataFrame({"pear": [1, 2, 3], "apple": [2, 3, 4], "orange": [3, 4, 5]})
df.columns.get_indexer(['pear', 'apple'])
# Out: array([0, 1], dtype=int64)

インデックスに一意でないラベルがある場合(列は一意のラベルのみをサポートします) get_indexer_for。と同じ引数を取りますget_indeder:

df = pd.DataFrame(
    {"pear": [1, 2, 3], "apple": [2, 3, 4], "orange": [3, 4, 5]}, 
    index=[0, 1, 1])
df.index.get_indexer_for([0, 1])
# Out: array([0, 1, 2], dtype=int64)

どちらの方法も、公差のある最も近い値を取る float 値の fi を使用した非正確なインデックス付けもサポートしています。2 つのインデックスが指定されたラベルまでの距離が同じであるか、重複している場合は、インデックス値が大きい方のインデックスが選択されます。

df = pd.DataFrame(
    {"pear": [1, 2, 3], "apple": [2, 3, 4], "orange": [3, 4, 5]},
    index=[0, .9, 1.1])
df.index.get_indexer([0, 1])
# array([ 0, -1], dtype=int64)
于 2020-08-17T12:16:46.543 に答える
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import random
def char_range(c1, c2):                      # question 7001144
    for c in range(ord(c1), ord(c2)+1):
        yield chr(c)      
df = pd.DataFrame()
for c in char_range('a', 'z'):               
    df[f'{c}'] = random.sample(range(10), 3) # Random Data
rearranged = random.sample(range(26), 26)    # Random Order
df = df.iloc[:, rearranged]
print(df.iloc[:,:15])                        # 15 Col View         

for col in df.columns:             # List of indices and columns
    print(str(df.columns.get_loc(col)) + '\t' + col)

![結果](結果

于 2021-08-20T23:29:20.727 に答える