Pandas DataFrame 中的欄位選擇：故障排除指南
使用 Pandas 資料幀時，選擇特定欄位是一項基本任務。但是，嘗試使用df['a':'b'] 或df.ix[:, 'a':'b'] 等語法來完成此操作可能會遇到障礙，因為無法將列名稱切片為字串。
選項1：明確列選擇
要按名稱選擇特定列，解決方案在於傳遞列名稱列表到__getitem__ 語法：
df1 = df[['a', 'b']]
此方法僅建立所需列的視圖。
選項2：數字列選擇
如果首選以數字方式索引列， iloc 函數可以使用：
df1 = df.iloc[:, 0:2]
請注意， Python 索引不包括結尾索引。
複製與視圖
理解 a 和 a 之間的區別很重要視圖和 Pandas 物件的副本。預設情況下，第一個方法建立一個副本，而第二個方法傳回一個引用與原始物件相同的記憶體位置的視圖。要使用第二種方法取得副本，請使用.copy() 方法：
df1 = df.iloc[0, 0:2].copy()
利用列索引
要使用iloc 按名稱存取列，可以使用get_loc 函數取得列索引：
column_indices = {df.columns.get_loc(c): c for idx, c in enumerate(df.columns)}
df1 = df.iloc[:, [column_indices['a'], column_indices['b']]]以上是如何正確選擇 Pandas DataFrame 中的欄位？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
