🔎 Как выбрать несколько столбцов pandas: легкий гид

Чтобы выбрать несколько столбцов в Pandas, вы можете использовать оператор квадратные скобки, передавая список имен столбцов, которые вам нужны.

import pandas as pd

# Создание DataFrame для примера
data = {'Имя': ['Алиса', 'Боб', 'Кэрол'],
        'Возраст': [25, 30, 35],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Казань']}

df = pd.DataFrame(data)

# Выбор нескольких столбцов
selected_columns = df[['Имя', 'Возраст']]

Как выбрать несколько столбцов в Pandas?

Выбор нескольких столбцов в Pandas - это распространенная задача при работе с данными. Библиотека Pandas предлагает несколько способов сделать это удобным и эффективным образом. В этой статье мы рассмотрим различные способы выбора нескольких столбцов и предоставим примеры кода для каждого случая.

1. Выбор столбцов по названию

Если вы знаете имена столбцов, которые вам нужно выбрать, вы можете использовать оператор доступа к столбцам на основе их названия. Для этого вы можете указать имена столбцов в квадратных скобках после имени вашего датафрейма.

import pandas as pd

# Создание примера датафрейма
data = {'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Катя'],
        'Возраст': [25, 30, 35],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Казань']}

df = pd.DataFrame(data)

# Выбор столбцов по названию
selected_columns = df[['Имя', 'Возраст']]
print(selected_columns)

В этом примере мы создаем датафрейм с тремя столбцами: "Имя", "Возраст" и "Город". Затем мы выбираем только столбцы "Имя" и "Возраст", используя оператор доступа к столбцам по их названию.

2. Выбор столбцов по индексу

Если вы знаете индексы столбцов, которые вам нужно выбрать, вы можете использовать оператор доступа к столбцам на основе их индекса. Для этого вы можете указать индексы столбцов в квадратных скобках после имени вашего датафрейма.

# Выбор столбцов по индексу
selected_columns = df.iloc[:, [0, 1]]
print(selected_columns)

В этом примере мы выбираем только столбцы с индексами 0 и 1. Используя оператор доступа к столбцам на основе индекса, мы можем выбирать несколько столбцов на основе их порядкового номера, начиная с 0.

3. Выбор столбцов по условию

Если у вас есть определенное условие для выбора столбцов, вы можете использовать логические операции с помощью булевой индексации. В следующем примере мы выбираем только столбцы, где возраст больше 30 лет.

# Выбор столбцов по условию
selected_columns = df[df['Возраст'] > 30]
print(selected_columns)

В этом примере мы используем булеву индексацию для выбора только тех столбцов, где значение в столбце "Возраст" больше 30 лет.

4. Выбор столбцов с помощью метода filter()

Метод filter() в Pandas позволяет выбирать столбцы на основе их названия с помощью регулярных выражений. В следующем примере мы выбираем только те столбцы, названия которых начинаются на букву 'В'.

# Выбор столбцов с помощью метода filter()
selected_columns = df.filter(regex='^В')
print(selected_columns)

В этом примере мы использовали регулярное выражение '^В', чтобы выбрать только те столбцы, названия которых начинаются на букву 'В'.

Заключение

Выбор нескольких столбцов в Pandas - это простая задача, но она может оказаться очень полезной при анализе данных. В этой статье мы рассмотрели несколько способов выбора нескольких столбцов и предоставили примеры кода для каждого из них. Используйте эти методы в своих проектах, чтобы выбирать только те столбцы, которые вам действительно нужны, и упростить работу с данными в Pandas.