Python 提取两个值之间的列
我有如下数据。前两列是连续年份df[3:60]列的字符串和列名。如何提取2005年:2010年和2015年之间的所有列Python 提取两个值之间的列,python,pandas,dataframe,multiple-columns,Python,Pandas,Dataframe,Multiple Columns,我有如下数据。前两列是连续年份df[3:60]列的字符串和列名。如何提取2005年:2010年和2015年之间的所有列 Country Indicator 1960 1961 1962 1963..... Aruba US$ 15678 156789 156790 156791 Afgha US$ 68239 78239 88239 98239 Angola US$ 45678 55678 65678 75678 A
Country Indicator 1960 1961 1962 1963.....
Aruba US$ 15678 156789 156790 156791
Afgha US$ 68239 78239 88239 98239
Angola US$ 45678 55678 65678 75678
Albania US$ 89345 99345 109345 119345
Andorra US$ 62790 72790 82790 92790
Arab US$ 12987 22987 32987 42987
UAE US$ 6047 16047 26047 36047
我试着提取列的索引
df.index.get_loc('2005') <- 45
df.index.get_loc('2010') <- 50
df.index.get_loc('2015') <- 55
df.iloc[:, [45:50,55:]]
df.index.get\u loc('2005')您可以使用np.r\ucode>
:
a = df.columns.get_loc('2005')
b = df.columns.get_loc('2010')
c = df.columns.get_loc('2015')
df.iloc[:,np.r_[a-1:b,c-1:len(df.columns)]]
例如:
df = pd.DataFrame(columns=list('ab') +
[*map(str,pd.date_range('2000','2021',freq='y').year)])
print(df)
Empty DataFrame
Columns: [a, b, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005,
2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012,
2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020]
Index: []
您可以使用np.r\ucode>
:
a = df.columns.get_loc('2005')
b = df.columns.get_loc('2010')
c = df.columns.get_loc('2015')
df.iloc[:,np.r_[a-1:b,c-1:len(df.columns)]]
例如:
df = pd.DataFrame(columns=list('ab') +
[*map(str,pd.date_range('2000','2021',freq='y').year)])
print(df)
Empty DataFrame
Columns: [a, b, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005,
2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012,
2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020]
Index: []
我认为@anky使用的是正确的方法,而且非常灵活,这个答案只是一个替代方法,使用熊猫内置索引方法:
注意:我正在使用@anky的示例数据帧:
df = pd.DataFrame(columns=list('ab') +
[*map(str,pd.date_range('2000','2021',freq='y').year)])
用于获取感兴趣值的切片位置:
A = df.columns.slice_indexer('2005','2010')
A
slice(7, 13, None)
#if one entry is included, it includes the location of the last index
B = df.columns.slice_indexer('2015')
B
slice(17, 23, None)
添加A和B的索引:
res = df.iloc[:,A] + df.iloc[:,B]
res
Index(['2005', '2006', '2007', '2008', '2009', '2010', '2015', '2016', '2017',
'2018', '2019', '2020'],
dtype='object')
还要注意@anky的方法会更有效,因为iloc只被调用一次。同样,这只是一个可用方法的游戏
当然,您可以将A和B组合在一起:
res = df.iloc[:,np.r_[A,B]]
res.columns
Index(['2005', '2006', '2007', '2008', '2009', '2010', '2015', '2016', '2017',
'2018', '2019', '2020'],
dtype='object')
我认为@anky使用的是正确的方法,而且非常灵活,这个答案只是一个替代方法,使用熊猫内置索引方法:
注意:我正在使用@anky的示例数据帧:
df = pd.DataFrame(columns=list('ab') +
[*map(str,pd.date_range('2000','2021',freq='y').year)])
用于获取感兴趣值的切片位置:
A = df.columns.slice_indexer('2005','2010')
A
slice(7, 13, None)
#if one entry is included, it includes the location of the last index
B = df.columns.slice_indexer('2015')
B
slice(17, 23, None)
添加A和B的索引:
res = df.iloc[:,A] + df.iloc[:,B]
res
Index(['2005', '2006', '2007', '2008', '2009', '2010', '2015', '2016', '2017',
'2018', '2019', '2020'],
dtype='object')
还要注意@anky的方法会更有效,因为iloc只被调用一次。同样,这只是一个可用方法的游戏
当然,您可以将A和B组合在一起:
res = df.iloc[:,np.r_[A,B]]
res.columns
Index(['2005', '2006', '2007', '2008', '2009', '2010', '2015', '2016', '2017',
'2018', '2019', '2020'],
dtype='object')
将变量col\u range
定义为col\u range=list(range(2005、2011))
。现在使用-df.loc[:,col_range]
,它将为您提供一个只包含2005…2010列的数据帧,将变量col_range
定义为col_range=list(range(2005,2011))
。现在使用-df.loc[:,col_range]
,它将为您提供一个只包含2005…2010列的数据帧。此解决方案非常优雅。此解决方案非常优雅