Sélection des colonnes dans Pandas DataFrames

Lorsque vous traitez des tâches de manipulation de données, la sélection de colonnes spécifiques devient nécessaire. Dans Pandas, il existe différentes options pour sélectionner les colonnes. 2: en utilisant des indices numériques

Si les indices de colonne sont connus, utilisez la fonction ILOC pour les sélectionner. Remarque que l'indexation de Python est basée sur zéro.

df1 = df.iloc [:, 0: 2] # Sélectionnez des colonnes avec les indices 0 et 1

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

pour les cas où les indices de colonne peuvent changer, utilisez la suivante le suivant Approche:

colonnel_dict = {df.columns.get_loc (c): c pour idx, c en énumération (df.columns)} df1 = df.iloc[:, list(column_dict.keys())]

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

The following approaches are not recommended as they can lead to errors:

df1 = df['a':'b'] # Slicing column names does not work df1 = df.ix [:, 'a': 'b'] # Méthode d'indexation dépréciée

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

noter que la sélection des colonnes ne crée qu'une vue ou une référence à l'original DataFrame. Si vous avez besoin d'une copie indépendante des colonnes sélectionnées, utilisez la méthode Copy ():

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