pandas中按标签选择多列
我一直在寻找通过python文档和论坛来选择列的方法，但是关于列索引的每个示例都过于简单。
假设我有一个10x10的数据帧
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，给出的所有文档只是一个简单的索引示例，如
subset = df.loc[:,'A':'C']
subset = df.loc[:,'C':]
subset = df.loc[:,('A':'C', 'E')]
subset = df.loc[:,('A':'C', 'E', 'G':'I')]
共有1个答案
df.filter(regex='[A-CEG-I]') # does NOT depend on the column order
注意，这里允许任何正则表达式，因此这种方法可以非常通用。例如。如果希望所有列都以大写或小写“a”开头，可以使用:df.filter(regex='^[Aa]')
df[ list(df.loc[:,'A':'C']) + ['E'] + list(df.loc[:,'G':'I']) ]
注意，与基于标签的方法不同，这只在列按字母顺序排序时才起作用。然而，这不一定是一个问题。例如，如果列为['a','c','b']，则可以将上面的'a':'c'替换为'a':'b'。
为了完整起见，您总是可以选择@Magdalena所示的单独列出每一列，尽管随着列数的增加，它可能会冗长得多：
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
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问题内容： 我一直在寻找通过python文档和论坛选择列的方法，但是索引列的每个示例都过于简单。 假设我有一个10 x 10的数据帧 到目前为止，所有文档都提供了一个简单的索引编制示例，例如 要么 但是当我尝试索引多个非连续列时出现错误 如果要选择A到C，E和G到我列，如何在Pandas中建立索引？看来这种逻辑将不起作用 我觉得解决方案非常简单，但是我无法解决此错误。谢谢！ 问题答案： 基于名称或
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