首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

从dataframe中选择要转换为子集的列列表

,可以使用pandas库中的DataFrame对象的lociloc方法来实现。

loc方法根据列标签进行选择,可以接受一个列标签的列表作为参数,返回包含指定列的子集DataFrame。示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 选择要转换为子集的列列表
columns_to_select = ['A', 'C']

# 使用loc方法选择指定列的子集DataFrame
subset = df.loc[:, columns_to_select]

print(subset)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9

iloc方法根据列索引进行选择,可以接受一个列索引的列表作为参数,返回包含指定列的子集DataFrame。示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 选择要转换为子集的列列表的索引
column_indices_to_select = [0, 2]

# 使用iloc方法选择指定列的子集DataFrame
subset = df.iloc[:, column_indices_to_select]

print(subset)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9

以上是使用pandas库中的DataFrame对象的lociloc方法从dataframe中选择要转换为子集的列列表的方法。这些方法可以灵活地根据列标签或列索引选择指定的列,并返回包含指定列的子集DataFrame。在实际应用中,可以根据具体需求选择适合的方法进行列的选择和转换。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

掌握这些 NumPy & Pandas 方法,快速提升数据处理效率!

2 3 6.0 456 获取子集 >>> a[0:2] # 选择索引0和1项 array([1, 2]) >>> b[0:2,1] # 选择第1中第0行和第1行中项目 array([ 2.,...>>> df.columns # 描述DataFrame >>> df.info() # DataFrame信息 >>> df.count() # 非空值个数 统计信息 >>> df.sum(...Stack: 将数据索引转换为行索引(索引可以简单理解为列名) Unstack: 将数据行索引转换为索引 >>> stacked = df5.stack() >>> stacked.unstack...(s > 0) # 满足条件子集数据 # Query >>> df6.query('second > first') # 查询DataFrame 设置与重置索引 >>> df.set_index...Join join方法提供了一个简便方法用于将两个DataFrame不同索引合并成为一个DataFrame

4.9K20

进阶法宝!掌握这些 NumPy & Pandas 方法,快速提升数据处理效率

2 3 6.0 456 获取子集 >>> a[0:2] # 选择索引0和1项 array([1, 2]) >>> b[0:2,1] # 选择第1中第0行和第1行中项目 array([ 2.,...>>> df.columns # 描述DataFrame >>> df.info() # DataFrame信息 >>> df.count() # 非空值个数 统计信息 >>> df.sum(...Stack: 将数据索引转换为行索引(索引可以简单理解为列名) Unstack: 将数据行索引转换为索引 >>> stacked = df5.stack() >>> stacked.unstack...(s > 0) # 满足条件子集数据 # Query >>> df6.query('second > first') # 查询DataFrame 设置与重置索引 >>> df.set_index...Join join方法提供了一个简便方法用于将两个DataFrame不同索引合并成为一个DataFrame

3.7K20

Pandas必会方法汇总,建议收藏!

对象可以是列表\ndarray、字典以及DataFrame某一行或某一 2 pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) 创建DataFrame。...举例:按索引提取单行数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据方法 序号 方法 说明 1 df[val] DataFrame选取单列或一组;在特殊情况下比较便利...,选取单列或列子集 4 df.1oc[val1,val2] 通过标签,同时选取行和 5 df.iloc[where] 通过整数位置,DataFrame选取单个行或行子集 6 df.iloc[:,where...] 通过整数位置,DataFrame选取单个或列子集 7 df.iloc[where_i,where_j] 通过整数位置,同时选取行和 8 df.at[1abel_i,1abel_j] 通过行和标签...再将网页转换为表格时很有用 5 read_excel ExcelXLS或XLSXfile 读取表格数据 6 read_hdf 读取pandas写HDF5文件 7 read_html 读取HTML文档中所有表格

4.7K40

Day5:R语言课程(数据框、矩阵、列表子集

学习目标 演示如何现有的数据结构中取子集,合并及创建新数据集。 导出数据表和图以供在R环境以外使用。...关键是要写逗号,让R知道你正在访问二维数据结构: metadata[3, ] # vector containing all elements in the 3rd row 如果数据框中选择特定...然后我们可以提供索引以该向量中选择特定值。...2.列表 列表中选择组件需要略有不同表示法,即使理论上列表是向量(包含多个数据结构)。要选择列表特定组件,您需要使用双括号表示法[[]]。...metadata列表组件中提取celltypecelltype值中仅选择最后5个值。 ---- 为列表组件命名有助于识别每个列表组件包含内容,也更容易列表组件中提取值。

17.5K30

Pandas 25 式

~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按 剪贴板创建 DataFrameDataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大类别筛选 DataFrame...操控缺失值 把字符串分割为多 把 Series 里列表换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合输出结果 选择行与 重塑多重索引 Series 创建透视表...这样就可以生成 DataFrame 了,但如果要用非数字形式列名,需要强制把字符串转换为列表, 再把这个列表传给 columns 参数。 ?...把 DataFrame 分割为两个随机子集DataFrame 分为两个随机子集,一个占 75% 数据量,另一个是剩下 25%。 以 Movies 为例,该数据有 979 条记录。 ?...把 Series 里列表换为 DataFrame 创建一个 DataFrame 示例。 ? 这里包含了两,第二包含是 Python 整数列表

8.4K00

数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式,长文建议收藏

~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按 剪贴板创建 DataFrameDataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大类别筛选 DataFrame...操控缺失值 把字符串分割为多 把 Series 里列表换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合输出结果 选择行与 重塑多重索引 Series 创建透视表...这样就可以生成 DataFrame 了,但如果要用非数字形式列名,需要强制把字符串转换为列表, 再把这个列表传给 columns 参数。 ?...把 DataFrame 分割为两个随机子集DataFrame 分为两个随机子集,一个占 75% 数据量,另一个是剩下 25%。 以 Movies 为例,该数据有 979 条记录。 ?...把 Series 里列表换为 DataFrame 创建一个 DataFrame 示例。 ? 这里包含了两,第二包含是 Python 整数列表

7.1K20

Python数据处理从零开始----第二章(pandas)(十一)通过属性对进行筛选

本文主要目的是通过属性进行列挑选,比如在同一个数据框中,有的是整数类,有的是字符串列,有的是数字类,有的是布尔类型。...假如我们需要挑选或者删除属性为整数类,就可能需要用到pandas.DataFrame.select_dtypes函数功能 该函数主要格式是:DataFrame.select_dtypes(include...= None,exclude = None),返回DataFrame子集。...参数: include,exclude:选择要包含/排除dtypes或字符串。必须至少提供其中一个参数。...返回: subset:DataFrame,包含或者排除dtypes子集 笔记 要选取所有数字类,请使用np.number或'number' 要选取字符串,必须使用‘object’ 要选择日期时间

1.6K20

手把手教你做一个“渣”数据师,用Python代替老情人Excel

5、略过行和 默认read_excel参数假定第一行是列表名称,会自动合并为DataFrame标签。...1、“头”到“脚” 查看第一行或最后五行。默认值为5,也可以自定义参数。 ? 2、查看特定数据 ? 3、查看所有名字 ? 4、查看信息 查看DataFrame数据属性总结: ?...三、分割:即Excel过滤器 描述性报告是关于数据子集和聚合,当需要初步了解数据时,通常使用过滤器来查看较小数据集或特定,以便更好理解数据。...7、用列表筛选多种数值 ? 8、筛选不在列表或Excel中值 ? 9、用多个条件筛选多数据 输入应为一个表,此方法相当于excel中高级过滤器功能: ? 10、根据数字条件过滤 ?...以上,我们使用方法包括: Sum_Total:计算总和 T_Sum:将系列输出转换为DataFrame并进行置 Re-index:添加缺少 Row_Total:将T_Sum附加到现有的DataFrame

8.3K30

20个能够有效提高 Pandas数据分析效率常用函数,附带解释和例子

Sample Sample方法允许我们DataFrame中随机选择数据。当我们想从一个分布中选择一个随机样本时,这个函数很有用。...上述代码中,where(df['new_col']>0,0)指定'new_col'中数值大于0所有数据为被替换对象,并且被替换为0。...对于行标签,如果我们不分配任何特定索引,pandas默认创建整数索引。因此,行标签是0开始向上整数。与iloc一起使用行位置也是0开始整数。...Melt Melt用于将维数较大 dataframe换为维数较少 dataframe。一些dataframe中包含连续度量或变量。在某些情况下,将这些列表示为行可能更适合我们任务。...Select_dtypes Select_dtypes函数根据对数据类型设置条件返回dataframe子集。它允许使用include和exlude参数包含或排除某些数据类型。

5.5K30

Pandas必会方法汇总,数据分析必备!

对象可以是列表\ndarray、字典以及DataFrame某一行或某一 2 pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) 创建DataFrame。...举例:按索引提取单行数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据方法 序号 方法 说明 1 df[val] DataFrame选取单列或一组;在特殊情况下比较便利...,选取单列或列子集 4 df.1oc[val1,val2] 通过标签,同时选取行和 5 df.iloc[where] 通过整数位置,DataFrame选取单个行或行子集 6 df.iloc[where_i...() 计算均值 20 .quantile() 计算分位数(0到1) 21 .isin() 用于判断矢量化集合成员资格,可用于过滤Series中或DataFrame中数据子集 22 .unique(...再将网页转换为表格时很有用 5 read_excel ExcelXLS或XLSXfile 读取表格数据 6 read_hdf 读取pandas写HDF5文件 7 read_html 读取HTML文档中所有表格

5.9K20

Python 数据分析(PYDA)第三版(二)

2.4 2.9 警告: 请注意,如果数据类型不全都相同,则置会丢弃数据类型,因此置然后再次置可能会丢失先前类型信息。...由于 DataFrame 是二维,您可以使用类似 NumPy 符号使用轴标签(loc)或整数(iloc)选择行和子集。...表 5.4:DataFrame 索引选项 类型 注释 df[column] DataFrame 中选择单个序列;特殊情况便利:布尔数组(过滤行)、切片(切片行)或布尔 DataFrame(根据某些条件设置值...) df.loc[rows] 通过标签 DataFrame 中选择单行或行子集 df.loc[:, cols] 通过标签选择单个或列子集 df.loc[rows, cols] 通过标签选择行和 df.iloc...[rows] 通过整数位置 DataFrame 中选择单行或行子集 df.iloc[:, cols] 通过整数位置选择单个或列子集 df.iloc[rows, cols] 通过整数位置选择行和 df.at

20600

整理了25个Pandas实用技巧

DataFrame划分为两个随机子集 假设你想要将一个DataFrame划分为两部分,随机地将75%行给一个DataFrame,剩下25%行给另一个DataFrame。...isna()会产生一个由True和False组成DataFrame,sum()会将所有的True值转换为1,False转换为0并把它们加起来。...这里有两,第二包含了Python中由整数元素组成列表。...这个结果展示了每一对类别变量组合后记录总数。 连续数据类别数据 让我们来看一下Titanic数据集中Age那一: ? 它现在是连续性数据,但是如果我们想要将它转变成类别数据呢?...它会返回一个互动HTML报告: 第一部分为该数据集总览,以及该数据集可能出现问题列表 第二部分为每一总结。

2.8K40

解决pandas.core.frame.DataFrame格式数据与numpy.ndarray格式数据不一致导致无法运算问题

解决方法要解决DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法运算问题,我们可以通过将DataFrame某一换为ndarray并重新赋值给新变量,然后再进行运算。...通过将DataFrame某一换为ndarray,并使用pd.Series()将其转换为pandasSeries数据格式,可以避免格式不一致错误。...要解决DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法运算问题,可以通过将DataFrame某一换为ndarray并重新赋值给新变量,然后再进行运算。...通过将DataFrame某一换为ndarray,并重新赋值给新变量,我们可以避免格式不一致错误,成功进行运算。numpy库ndarray什么是ndarray?...例如:pythonCopy codeimport numpy as np# 列表创建一维ndarraya = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(a)# 嵌套列表创建二维ndarrayb

39420

Pandas vs Spark:获取指定N种方式

无论是pandasDataFrame还是spark.sqlDataFrame,获取指定一是一种很常见需求场景,获取指定之后可以用于提取原数据子集,也可以根据该衍生其他。...因此,如果DataFrame中单独取一,那么得到将是一个Series(当然,也可以将该提取为一个只有单列DataFrame,但本文仍以提取单列得到Series为例)。...当方括号内用一个列名组成列表时,则意味着提取结果是一个DataFrame子集; df.loc[:, 'A']:即通过定位符loc来提取,其中逗号前面用于定位目标行,此处用:即表示对行不限定;逗号后面用于定位目标...,此处用单个列名即表示提取单列,提取结果为该对应Series,若是用一个列名组成列表,则表示提取多得到一个DataFrame子集; df.iloc[:, 0]:即通过索引定位符iloc实现,与loc...类似,只不过iloc中传入为整数索引形式,且索引0开始;仍与loc类似,此处传入单个索引整数,若传入多个索引组成列表,则仍然提取得到一个DataFrame子集

11.4K20
领券