Pandas DataFrame で列を効率的に選択するにはどうすればよいですか?

Pandas データフレームでの列の選択

データ操作タスクを処理する場合、特定の列を選択することが必要になります。 Pandas には、列を選択するためのさまざまなオプションがあります。

オプション 1: 列名の使用

名前で列を選択するには、単に列名のリストを次のように渡します。

df1 = df[['a', 'b']]

オプション 2: 数値を使用するインデックス

列インデックスがわかっている場合は、関数 iloc を使用してそれらを選択します。 Python のインデックス作成はゼロベースであることに注意してください。

df1 = df.iloc[:, 0:2]  # Select columns with indices 0 and 1

代替オプション: 辞書を使用したインデックス作成

列インデックスが変更される可能性がある場合は、次のアプローチを使用します。

column_dict = {df.columns.get_loc(c): c for idx, c in enumerate(df.columns)}
df1 = df.iloc[:, list(column_dict.keys())]

非推奨アプローチ

次のアプローチは、エラーが発生する可能性があるため推奨されません:

df1 = df['a':'b']  # Slicing column names does not work
df1 = df.ix[:, 'a':'b']  # Deprecated indexing method

元のデータの保持

列は、元のデータフレームへのビューまたは参照のみを作成します。選択した列の独立したコピーが必要な場合は、copy() メソッドを使用します。

df1 = df.iloc[:, 0:2].copy()

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