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我从 CSV 文件加载了一些机器学习数据。前 2 列是观测值,其余列是特征。
目前,我执行以下操作:
data = pandas.read_csv('mydata.csv')
这给出了类似的东西:
data = pandas.DataFrame(np.random.rand(10,5), columns = list('abcde'))
我想将此数据帧分成两个数据帧:一个包含 a
和 b
列,一个包含 c
列, d
和 e
.
不可能写出类似的东西
observations = data[:'c']
features = data['c':]
我不确定最好的方法是什么。我需要 pd.Panel
吗?
顺便说一句,我发现数据帧索引非常不一致:data['a']
是允许的,但 data[0]
是不允许的。另一方面, data['a':]
是不允许的,但 data[0:]
是允许的。这有实际原因吗?如果列是由 Int 索引的,这真的很令人困惑,因为 data[0] != data[0:1]
最佳答案
.loc
使用基于标签的索引来选择行和列。标签是索引或列的值。 .loc
切片包括最后一个元素。
Let's assume we have a DataFrame with the following columns:
foo
,bar
,quz
,ant
,cat
,sat
,dat
.
# selects all rows and all columns beginning at 'foo' up to and including 'sat'
df.loc[:, 'foo':'sat']
# foo bar quz ant cat sat
.loc
接受与 Python 列表对行和列所做的相同切片表示法。切片表示法是 start:stop:step
# slice from 'foo' to 'cat' by every 2nd column
df.loc[:, 'foo':'cat':2]
# foo quz cat
# slice from the beginning to 'bar'
df.loc[:, :'bar']
# foo bar
# slice from 'quz' to the end by 3
df.loc[:, 'quz'::3]
# quz sat
# attempt from 'sat' to 'bar'
df.loc[:, 'sat':'bar']
# no columns returned
# slice from 'sat' to 'bar'
df.loc[:, 'sat':'bar':-1]
sat cat ant quz bar
# slice notation is syntatic sugar for the slice function
# slice from 'quz' to the end by 2 with slice function
df.loc[:, slice('quz',None, 2)]
# quz cat dat
# select specific columns with a list
# select columns foo, bar and dat
df.loc[:, ['foo','bar','dat']]
# foo bar dat
您可以按行和列进行切片。例如,如果您有 5 行带有标签 v
、w
、x
、y
、z
# slice from 'w' to 'y' and 'foo' to 'ant' by 3
df.loc['w':'y', 'foo':'ant':3]
# foo ant
# w
# x
# y
关于python - 如何在 Pandas 中获取数据框的列片,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/10665889/
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