web-dev-qa-db-ja.com

場所によるpandas列の選択

名前付きのpandas列に整数でアクセスしようとしています。

df.ix[3]を使用して、場所ごとに行を選択できます。

しかし、整数で列を選択する方法は？

私のデータフレーム：

df=pandas.DataFrame({'a':np.random.Rand(5), 'b':np.random.Rand(5)})
pythonpandasindexing
72
Jason Strimpel

思い浮かぶ2つのアプローチ：

>>> df
          A         B         C         D
0  0.424634  1.716633  0.282734  2.086944
1 -1.325816  2.056277  2.583704 -0.776403
2  1.457809 -0.407279 -1.560583 -1.316246
3 -0.757134 -1.321025  1.325853 -2.513373
4  1.366180 -1.265185 -2.184617  0.881514
>>> df.iloc[:, 2]
0    0.282734
1    2.583704
2   -1.560583
3    1.325853
4   -2.184617
Name: C
>>> df[df.columns[2]]
0    0.282734
1    2.583704
2   -1.560583
3    1.325853
4   -2.184617
Name: C

編集：元の回答ではdf.ix[:,2]の使用が提案されていましたが、この関数は廃止されました。ユーザーはdf.iloc[:,2]に切り替える必要があります。

111
DSM

df.icol(n)を使用して、整数で列にアクセスすることもできます。

更新：icolは廃止され、同じ機能を次の方法で実現できます。

df.iloc[:, n]  # to access the column at the nth position
48
Adrian

。locを使用したラベルベースまたは.ilocメソッドを使用したインデックスベースを使用して、列範囲を含む列スライスを行うことができます

In [50]: import pandas as pd

In [51]: import numpy as np

In [52]: df = pd.DataFrame(np.random.Rand(4,4), columns = list('abcd'))

In [53]: df
Out[53]: 
          a         b         c         d
0  0.806811  0.187630  0.978159  0.317261
1  0.738792  0.862661  0.580592  0.010177
2  0.224633  0.342579  0.214512  0.375147
3  0.875262  0.151867  0.071244  0.893735

In [54]: df.loc[:, ["a", "b", "d"]] ### Selective columns based slicing
Out[54]: 
          a         b         d
0  0.806811  0.187630  0.317261
1  0.738792  0.862661  0.010177
2  0.224633  0.342579  0.375147
3  0.875262  0.151867  0.893735

In [55]: df.loc[:, "a":"c"] ### Selective label based column ranges slicing
Out[55]: 
          a         b         c
0  0.806811  0.187630  0.978159
1  0.738792  0.862661  0.580592
2  0.224633  0.342579  0.214512
3  0.875262  0.151867  0.071244

In [56]: df.iloc[:, 0:3] ### Selective index based column ranges slicing
Out[56]: 
          a         b         c
0  0.806811  0.187630  0.978159
1  0.738792  0.862661  0.580592
2  0.224633  0.342579  0.214512
3  0.875262  0.151867  0.071244
15
Surya

列インデックスのリストをdataFrame.ixに渡すことにより、複数の列にアクセスできます。

例えば：

>>> df = pandas.DataFrame({'a':np.random.Rand(5), 'b':np.random.Rand(5), 'c':np.random.Rand(5), 'd':np.random.Rand(5)})

>>> df
          a         b         c         d
0  0.705718  0.414073  0.007040  0.889579
1  0.198005  0.520747  0.827818  0.366271
2  0.974552  0.667484  0.056246  0.524306
3  0.512126  0.775926  0.837896  0.955200
4  0.793203  0.686405  0.401596  0.544421

>>> df.ix[:,[1,3]]
          b         d
0  0.414073  0.889579
1  0.520747  0.366271
2  0.667484  0.524306
3  0.775926  0.955200
4  0.686405  0.544421
5
Safwan

.transpose（）メソッドは、列を行に、行を列に変換します。したがって、

df.transpose().ix[3]
1
Stefano Fedele