Pandas 熊猫：按整数选择dataframe中的多个列

假设我有这个数据帧：

df = pd.DataFrame({'a' : (1, 2, 3),
                   'b' : (1, 2, 3),
                   'c' : ("one", "two", "three"),
                   'd' : (4, 5, 6),
                   'e' : (4, 5, 6),
                   'f' : (7, 8, 9),
                   'g' : (7, 8, 9),
                   'h' : (7, 8, 9)})

我正在尝试选择第一、第三和第五列，直到最后一列。预期的产出将是：

   a      c  e  f  g  h
0  1    one  4  7  7  8
1  2    two  5  8  7  8
2  3  three  6  9  9  9

如何使用integer选择不连续的多个列？我尝试了以下方法：

df.iloc[,[0, 3, 5:]]
df.loc[,[0, 3, 5:]]
df.iloc[,[0, 3, 5:len(df.columns)]]
df.loc[,[0, 3, 5:len(df.columns)]]
df.iloc[,[0 + 3 + 5:]]
df.loc[,[0 + 3 + 5:]]
df.iloc[,[0 + 3 + 5:len(df.columns)]]
df.loc[,[0 + 3 + 5:len(df.columns)]]

都不管用

请建议

用于联接切片器，python计数从

0

开始，因此对于第三列需要

2

和第五列需要

4:

：

df = df.iloc[:, np.r_[0, 2, 4:len(df.columns)]]
print (df)
   a      c  e  f  g  h
0  1    one  4  7  7  7
1  2    two  5  8  8  8
2  3  three  6  9  9  9

---

你也可以用你喜欢的方式将列表展平

从pandas.core.common导入展平
df1=df.iloc[：，list（展平（[[0,2]，范围（4，len（df.columns）））]
df2=df.iloc[：，np.concatenate（[[0,2]，range（4，len（df.columns））]）]

Lifesaver，如果你不介意的话，你还有通过

df.values

转换numpy数据的解决方案吗？@AgnesLee-你认为

a=df.to_numpy（）

然后

arr=a[：，np.r\0,2,4:a.shape[1]]

？