在大熊猫中选择多个通过ILOC单独列

发布于 01-19 15:49 字数 232 浏览 3 评论 0原文

我的文件包含 15 列和 10 行。 我想像这样在它们之间选择一些列(1:5 和 7:11 和 13:15)。 我写的类似于:

'df.iloc[: ,[1:6,7:12,13:]]'

或者

'df.iloc[: ,[[1:6],[7:12],[13:]]]'

但它们都不起作用。我有挑战。

有人可以帮忙吗?

my file contains 15 columns and 10 rows.
I want to select some columns between them like this (1:5 and 7:11 and 13:15).
I wrote it similer to:

'df.iloc[: ,[1:6,7:12,13:]]'

or

'df.iloc[: ,[[1:6],[7:12],[13:]]]'

but none of them worked. I have challenge.

may someone help?

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评论(1

浅唱々樱花落2025-01-26 15:49:53

您可以使用 np.r_ 来进行切片表示法:

df = pd.DataFrame(columns=list('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'))
df1 = df.iloc[:, np.r_[1:5, 7:11, 13:15]]
print(df1)

# Output
Empty DataFrame
Columns: [B, C, D, E, H, I, J, K, N, O]
Index: []

You can use np.r_ to have slice notation:

df = pd.DataFrame(columns=list('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'))
df1 = df.iloc[:, np.r_[1:5, 7:11, 13:15]]
print(df1)

# Output
Empty DataFrame
Columns: [B, C, D, E, H, I, J, K, N, O]
Index: []
~没有更多了~
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