Python 列名为整数时，按列编号索引数据帧

我试图只保留数据帧的某些列，当列名是字符串时，它可以正常工作：

In [2]: import numpy as np

In [3]: import pandas as pd

In [4]: a = np.arange(35).reshape(5,7)

In [5]: df = pd.DataFrame(a, ['x', 'y', 'u', 'z', 'w'], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'])

In [6]: df
Out[6]: 
    a   b   c   d   e   f   g
x   0   1   2   3   4   5   6
y   7   8   9  10  11  12  13
u  14  15  16  17  18  19  20
z  21  22  23  24  25  26  27
w  28  29  30  31  32  33  34

[5 rows x 7 columns]

In [7]: df[[1,3]] #No problem
Out[7]: 
    b   d
x   1   3
y   8  10
u  15  17
z  22  24
w  29  31

但是，当列名为整数时，我得到一个键错误：

In [8]: df = pd.DataFrame(a, ['x', 'y', 'u', 'z', 'w'], range(10, 17))

In [9]: df
Out[9]: 
   10  11  12  13  14  15  16
x   0   1   2   3   4   5   6
y   7   8   9  10  11  12  13
u  14  15  16  17  18  19  20
z  21  22  23  24  25  26  27
w  28  29  30  31  32  33  34

[5 rows x 7 columns]

In [10]: df[[1,3]]

结果：

KeyError: '[1 3] not in index'

---

我可以理解为什么熊猫不允许->来避免按列名和列号进行索引的混淆。然而，有没有一种方法可以告诉熊猫，我想按列数进行索引？当然，一个解决方案是将列名转换为字符串，但我想知道是否有更好的解决方案。

这当然是一个感觉像bug但实际上是一个设计决策的问题（我认为）

一些解决方案：

将列的位置作为其名称重命名：

 df.columns = arange(0,len(df.columns))

另一种方法是从

df.columns

获取名称：

print df[ df.columns[[1,3]] ]
   11  13
x   1   3
y   8  10
u  15  17
z  22  24
w  29  31

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我认为这是最吸引人的，因为它只需要添加一点点代码，而不需要更改任何列名

这正是iloc的目的，请参见

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只需将标题从整数转换为字符串。在使用pandas数据集时，这几乎总是一种最佳做法，以避免意外

df.columns = df.columns.map(str)

df.columns = df.columns.map(str)