Python 使用map或apply使用列名列表获取列的多个索引

如果我有与某些数据对应的列名，则使用熊猫：

import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.DataFrame(np.zeros((5,4)), columns=['x1', 'a', 'c', 'b'])
colnames = ['a', 'b']

然后我可以得到如下列位置：

[data.columns.get_loc(col) for col in colnames]

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是否有一种方法可以使用map或apply函数来完成此操作

我不确定您为什么不想使用列表理解-我更喜欢它的可读性，但它可以写成地图：

map(lambda col: data.columns.get_loc(col), colnames)

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这很好，但这就是目的：

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你想完成什么？是否希望列在列列表中的位置？为什么你不能使用你在问题中给出的理解列表？呸，很抱歉问题中有错别字。但是，是的，数据帧中列的索引或位置，目前使用列表理解来实现，但是由于colnames是一个iterable，因此应该有一种使用map或apply的方法？如果使用python3，您希望使用

list（）

：

list（map（lambda col:data.columns.get_loc（col），colnames））

def get_all_locs(index, x):
    v = index.values
    a = v.argsort()
    i = a.argsort()
    return a[v[a].searchsorted(x)]

get_all_locs(data.columns, colnames)

array([1, 3])