pandas 当列名为整数时，按列号为DataFrame建立索引

gcxthw6b 于 2022-11-20 发布在其他

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我尝试只保留DataFrame的某些列，当列名为字符串时，它可以正常工作：

In [2]: import numpy as np

In [3]: import pandas as pd

In [4]: a = np.arange(35).reshape(5,7)

In [5]: df = pd.DataFrame(a, ['x', 'y', 'u', 'z', 'w'], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'])

In [6]: df
Out[6]: 
    a   b   c   d   e   f   g
x   0   1   2   3   4   5   6
y   7   8   9  10  11  12  13
u  14  15  16  17  18  19  20
z  21  22  23  24  25  26  27
w  28  29  30  31  32  33  34

[5 rows x 7 columns]

In [7]: df[[1,3]] #No problem
Out[7]: 
    b   d
x   1   3
y   8  10
u  15  17
z  22  24
w  29  31

但是，当列名为整数时，我会得到一个键错误：

In [8]: df = pd.DataFrame(a, ['x', 'y', 'u', 'z', 'w'], range(10, 17))

In [9]: df
Out[9]: 
   10  11  12  13  14  15  16
x   0   1   2   3   4   5   6
y   7   8   9  10  11  12  13
u  14  15  16  17  18  19  20
z  21  22  23  24  25  26  27
w  28  29  30  31  32  33  34

[5 rows x 7 columns]

In [10]: df[[1,3]]

结果：

KeyError: '[1 3] not in index'

我明白为什么Pandas不允许-〉避免混淆列名和列号索引。但是，有没有办法告诉Pandas我想用列号索引？当然，一个解决办法是将列名转换成字符串，但我想知道是否有更好的解决办法。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/27156278/index-pandas-dataframe-by-column-numbers-when-column-names-are-integers

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iqxoj9l91#

这正是 iloc 的目的，请看这里

In [37]: df
Out[37]: 
   10  11  12  13  14  15  16
x   0   1   2   3   4   5   6
y   7   8   9  10  11  12  13
u  14  15  16  17  18  19  20
z  21  22  23  24  25  26  27
w  28  29  30  31  32  33  34

In [38]: df.iloc[:,[1,3]]
Out[38]: 
   11  13
x   1   3
y   8  10
u  15  17
z  22  24
w  29  31

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rlcwz9us2#

只需要将头从整数转换为字符串即可。在处理Pandas数据集时，这应该作为最佳实践，以避免意外

df.columns = df.columns.map(str)

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ruoxqz4g3#

这当然是那些感觉像bug但实际上是设计决策的事情之一（我认为）。
以下是一些解决方案：
以列的位置作为名称重命名列：

df.columns = arange(0,len(df.columns))

另一种方法是从df.columns获取名称：

print df[ df.columns[[1,3]] ]
   11  13
x   1   3
y   8  10
u  15  17
z  22  24
w  29  31

我怀疑这是最吸引人的，因为它只需要添加一点代码，而不需要更改任何列名。

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c9qzyr3d4#

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(a, ['x', 'y', 'u', 'z', 'w'], range(10, 17))

#Let say you want to keep only columns 1,2 (these are locations not names)
needed_columns = [1,2]

df = df[df.columns[needed_columns]

print(df)

11  12
x   1   2
y   8   9
u   15  16
z   22  23
w   29  30

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