Python 熊猫中数据帧列的索引

主要问题是创建一个包含分类因子索引的列表

有一个dataframe，其中有许多列类型，在导入带有

pd.read\u csv（）

的文件之前已确定

因此，我用列名称和它们的索引制作了一个表，然后自己取分类列

col_list = [i for i in (df.columns.get_values())]
idx_list = [i for i in range(len(df.columns.get_values()))]
column_num = pd.DataFrame(data = {'column_name': col_list,
                                  'idx_list': idx_list})
column_num

然后获取列名称表

column\u name

和索引表

idx\u list

column_name idx_list
...
Format_type 5
Geo_new     6
Age_min     7
Age_max     8
Sex         9
...

并在列表中插入分类列索引：

分类功能=[…5、6、9…]

所以，我自己填写这个清单。有没有办法创建列列表，这些列的值是自动的

calegory

？

我相信您需要索引：

df = pd.DataFrame({
        'A':list('abcdef'),
         'B':pd.Categorical([4,5,4,5,5,4]),
         'C':[7,8,9,4,2,3],
         'D': pd.Categorical([1,3,5,7,1,0]),
         'E':[5,3,6,9,2,4],
         'F':list('aaabbb')
})

c = df.select_dtypes('category').columns
print (c)
Index(['B', 'D'], dtype='object')

i = df.columns.get_indexer(df.select_dtypes('category').columns)
print (i)
[1 3]

此外，您的代码应该简单：

col_list = df.columns.tolist()
idx_list = range(len(col_list))
column_num = pd.DataFrame(data = {'column_name': col_list, 'idx_list': idx_list})

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还有一种方法

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category\u list=list（np.where（df.dtypes=='category'）[0]）

谢谢您的回答

df.选择数据类型（'category'）。列

返回具有分类类型的列名称，但我需要它们的索引

col_list = df.columns.tolist()
idx_list = range(len(col_list))
column_num = pd.DataFrame(data = {'column_name': col_list, 'idx_list': idx_list})