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私はこれらの列スライス方法について知っています:

df2 = df[["col1", "col2", "col3"]]とdf2 = df.ix[:,0:2]

しかし、それぞれを具体的にリストせずに、同じスライス内のデータフレームの前/中/最後から列をスライスする方法があるかどうか疑問に思っています。

たとえば、df列を持つデータフレーム: col1、col2、col3、col4、col5、および col6。

このようなことをする方法はありますか？

df2 = df.ix[:, [0:2, "col5"]]

私は何百もの列があり、さまざまな要求に対して特定の列を定期的にスライスする必要がある状況にあります。ドキュメントを確認しましたが、このようなものは見当たりませんでした。私は何かを見落としましたか？

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3 に答える 3

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IIUC、私が考えることができる最も簡単な方法は次のようなものです:

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 10))
>>> df[list(df.columns[:2]) + [7]]
          0         1         7
0  0.210139  0.533249  1.780426
1  0.382136  0.083999 -0.392809
2 -0.237868  0.493646 -1.208330
3  1.242077 -0.781558  2.369851
4  1.910740 -0.643370  0.982876

そうしないと、オブジェクトは自分自身を 7 にベクトル追加しようとするため、list呼び出しはオプションではありません。Index

r_numpy のようなものを特別なケースにすることが可能です。

df[col_[:2, "col5", 3:6]]

苦労する価値があるかどうかはわかりませんが、うまくいきます。

于 2013-02-25T18:37:44.927 に答える
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If your column names have information that you can filter for, you could use df.filter(regex='name*'). I am using this to filter between my 189 data channels from a1_01 to b3_21 and it works fine.

于 2013-02-27T08:35:37.573 に答える
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何を求めているのか正確にはわかりません。特定の列の最初と最後の5行が必要な場合は、次のように実行できます。

df = pd.DataFrame({'col1': np.random.randint(0,3,1000),
               'col2': np.random.rand(1000),
               'col5': np.random.rand(1000)}) 
In [36]: df['col5']
Out[36]: 
0     0.566218
1     0.305987
2     0.852257
3     0.932764
4     0.185677
...
996    0.268700
997    0.036250
998    0.470009
999    0.361089
Name: col5, Length: 1000 
In [38]: df['col5'][(df.index < 5) | (df.index > (len(df) - 5))]
Out[38]: 
0      0.566218
1      0.305987
2      0.852257
3      0.932764
4      0.185677
996    0.268700
997    0.036250
998    0.470009
999    0.361089
Name: col5

または、より一般的には、関数を書くことができます

In [41]: def head_and_tail(df, n=5):
    ...:     return df[(df.index < n) | (df.index > (len(df) - n))] 
In [44]: head_and_tail(df, 7)
Out[44]: 
     col1      col2      col5
0       0  0.489944  0.566218
1       1  0.639213  0.305987
2       1  0.000690  0.852257
3       2  0.620568  0.932764
4       0  0.310816  0.185677
5       0  0.930496  0.678504
6       2  0.165250  0.440811
994     2  0.842181  0.636472
995     0  0.899453  0.830839
996     0  0.418264  0.268700
997     0  0.228304  0.036250
998     2  0.031277  0.470009
999     1  0.542502  0.361089
于 2013-02-25T17:37:46.093 に答える