以编程方式选择 Pandas 数据帧中的特定列
使用 Pandas 数据帧时，需要为各种操作选择特定的列子集。本文探讨了列选择的细微差别，解决了之前不成功尝试中遇到的挑战。
不成功的方法和陷阱
根据字符串名称对列进行切片的初步尝试，例如 df['a':'b']，会失败，因为列名不能以这种方式进行切片。这个陷阱强调了理解 Pandas 如何索引其列的重要性。
通过列名称检索列
要按名称检索特定列，可以使用 __getitem__ 语法包含所需列名称的列表：
df1 = df[['a', 'b']]
或者，如果列需要以数字方式索引：
df1 = df.iloc[:, 0:2] # Note: Python slicing is exclusive of the last index.
了解视图与副本
区分 Pandas 中的视图和副本至关重要。第一个方法创建切片列的新副本，而第二个方法创建一个引用与原始对象相同的内存的视图。这种区别会影响性能和内存使用。
列选择的微妙之处
要按名称指定列并使用 iloc，可以利用 columns 属性的 get_loc 函数:
column_dict = {df.columns.get_loc(c): c for idx, c in enumerate(df.columns)}
# Use the dictionary to access columns by name using iloc
df1 = df.iloc[:, [column_dict['a'], column_dict['b']]]通过理解这些细微差别，开发人员可以有效地从 Pandas 数据框中选择列，以满足他们的数据分析和操作任务的具体要求。
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