Bằng cách sử dụng df[], loc[], iloc[] và get[], bạn có thể chọn nhiều cột từ DataFrame của gấu trúc. Khi làm việc với cấu trúc dạng bảng, chúng ta thường được yêu cầu lấy dữ liệu từ các cột. Tương tự như SQL, việc chọn nhiều cột trong pandas DataFrame là một trong những tác vụ được thực hiện thường xuyên nhất khi thao tác dữ liệu. Pandas cung cấp một số kỹ thuật để truy xuất hiệu quả các tập hợp con dữ liệu từ DataFrame của bạn
Pandas DataFrame là cấu trúc dữ liệu dạng bảng hai chiều với các trục được gắn nhãn. tôi. e. cột và hàng. Việc chọn nhiều cột từ DataFrame dẫn đến một DataFrame mới chỉ chứa các cột đã chọn được chỉ định từ DataFrame ban đầu
import pandas as pd
technologies = {
'Courses':["Spark","PySpark"],
'Fee' :[20000,25000],
'Duration':['30days','40days'],
'Discount':[1000,2300]
}
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
import pandas as pd
technologies = {
'Courses':["Spark","PySpark"],
'Fee' :[20000,25000],
'Duration':['30days','40days'],
'Discount':[1000,2300]
}
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
1. Ví dụ nhanh về Chọn nhiều cột trong pandas
Nếu bạn đang vội, dưới đây là một số ví dụ nhanh về cách chọn nhiều cột từ DataFrame của gấu trúc theo tên và chỉ mục cột
# Below are quick example
# By using df[] Notation to select multiple columns
df2 = df[["Courses","Fee","Duration"]]
# Using loc[] to take column slices
df2 = df.loc[:, ["Courses","Fee","Duration"]] # Selecte multiple columns
df2 = df.loc[:, ["Courses","Fee","Discount"]] # Select Random columns
df2 = df.loc[:,'Fee':'Discount'] # Select columns between two columns
df2 = df.loc[:,'Duration':] # Select columns by range
df2 = df.loc[:,:'Duration'] # Select columns by range
df2 = df.loc[:,::2] # Select every alternate column
# Using iloc[] to select column by Index
df2 = df.iloc[:,[1,3,4]] # Select columns by Index
df2 = df.iloc[:,1:4] # Select between indexes 1 and 4 [2,3,4]
df2 = df.iloc[:,2:] # Select From 3rd to end
df2 = df.iloc[:,:2] # Select First Two Columns
#Using get[]
df2 = df.get[['Courses','Fee']]
Bây giờ, hãy chạy các ví dụ này bằng cách tạo DataFrame mẫu với một vài hàng và cột. Khung dữ liệu của chúng tôi chứa các tên cột
import pandas as pd
technologies = {
'Courses':["Spark","PySpark"],
'Fee' :[20000,25000],
'Duration':['30days','40days'],
'Discount':[1000,2300]
}
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
import pandas as pd
technologies = {
'Courses':["Spark","PySpark"],
'Fee' :[20000,25000],
'Duration':['30days','40days'],
'Discount':[1000,2300]
}
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
import pandas as pd
technologies = {
'Courses':["Spark","PySpark"],
'Fee' :[20000,25000],
'Duration':['30days','40days'],
'Discount':[1000,2300]
}
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
import pandas as pd
technologies = {
'Courses':["Spark","PySpark"],
'Fee' :[20000,25000],
'Duration':['30days','40days'],
'Discount':[1000,2300]
}
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
import pandas as pd
technologies = {
'Courses':["Spark","PySpark"],
'Fee' :[20000,25000],
'Duration':['30days','40days'],
'Discount':[1000,2300]
}
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
Sản lượng dưới sản lượng
________số 8_______2. Sử dụng df[] & loc[] để chọn nhiều cột theo tên
Bằng cách sử dụng
import pandas as pd
technologies = {
'Courses':["Spark","PySpark"],
'Fee' :[20000,25000],
'Duration':['30days','40days'],
'Discount':[1000,2300]
}
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
import pandas as pd
technologies = {
'Courses':["Spark","PySpark"],
'Fee' :[20000,25000],
'Duration':['30days','40days'],
'Discount':[1000,2300]
}
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
Courses Fee Duration Discount Tutor
0 Spark 20000 30days 1000 Michel
1 PySpark 25000 40days 2300 Sam
#loc[] syntax to slice columns
df.loc[:,start:stop:step]
2. 1 Chọn cột Sử dụng ký hiệu df[]
Để chọn một hoặc nhiều cột theo nhãn hoặc tên, tất cả những gì bạn cần là cung cấp tên của các cột dưới dạng danh sách. Ở đây chúng tôi sử dụng ký hiệu
Courses Fee Duration Discount Tutor
0 Spark 20000 30days 1000 Michel
1 PySpark 25000 40days 2300 Sam
Courses Fee Duration Discount Tutor
0 Spark 20000 30days 1000 Michel
1 PySpark 25000 40days 2300 Sam
# Select Columns by labels
df2 = df[["Courses","Fee","Duration"]]
#Returns
# Courses Fee Duration
#0 Spark 20000 30days
#1 PySpark 25000 40days
2. 2 Chọn nhiều cột bằng df. lộc[]
Đôi khi bạn có thể muốn chọn nhiều cột từ DataFrame của gấu trúc, bạn có thể thực hiện việc này bằng cách chuyển nhiều tên/nhãn cột dưới dạng danh sách
# Select Multiple Columns
df2 = df.loc[:, ["Courses","Fee","Discount"]]
#Returns
# Courses Fee Discount
#0 Spark 20000 1000
#1 PySpark 25000 2300
2. 3 Chọn Cột DataFrame theo Phạm vi
Khi bạn muốn chọn cột theo phạm vi, hãy cung cấp tên cột bắt đầu và kết thúc
- Bằng cách không cung cấp cột bắt đầu, loc[] chọn từ đầu
- Bằng cách không cung cấp điểm dừng, loc[] chọn tất cả các cột từ nhãn bắt đầu
- Cung cấp cả bắt đầu và dừng, chọn tất cả các cột ở giữa
# Select all columns between Fee an Discount columns
df2 = df.loc[:,'Fee':'Discount']
#Returns
# Fee Duration Discount
#0 20000 30days 1000
#1 25000 40days 2300
# Select from 'Duration' column
df2 = df.loc[:,'Duration':]
#Returns
# Duration Discount Tutor
#0 30days 1000 Michel
#1 40days 2300 Sam
# Select from beginning and end at 'Duration' column
df2 = df.loc[:,:'Duration']
#Returns
# Courses Fee Duration
#0 Spark 20000 30days
#1 PySpark 25000 40days
2. 4 Chọn Mọi Cột Khác
Sử dụng loc [], bạn cũng có thể chọn mọi cột thay thế từ DataFrame của gấu trúc
# Select every alternate column
df2 = df.loc[:,::2]
#Returns
# Courses Duration Tutor
#0 Spark 30days Michel
#1 PySpark 40days Sam
3. Sử dụng iloc[] – Chọn nhiều cột theo chỉ mục
Bằng cách sử dụng gấu trúc. Khung dữ liệu. iloc[] bạn cũng có thể chọn nhiều cột từ DataFrame theo vị trí/chỉ mục. ; . Bạn có thể sử dụng gấu trúc. Khung dữ liệu. iloc[] với cú pháp
Courses Fee Duration Discount Tutor
0 Spark 20000 30days 1000 Michel
1 PySpark 25000 40days 2300 Sam
Courses Fee Duration Discount Tutor
0 Spark 20000 30days 1000 Michel
1 PySpark 25000 40days 2300 Sam
Courses Fee Duration Discount Tutor
0 Spark 20000 30days 1000 Michel
1 PySpark 25000 40days 2300 Sam
Courses Fee Duration Discount Tutor
0 Spark 20000 30days 1000 Michel
1 PySpark 25000 40days 2300 Sam
#loc[] syntax to slice columns
df.loc[:,start:stop:step]
3. 1. Chọn nhiều cột bằng df. iloc[]
Ví dụ dưới đây truy xuất
#loc[] syntax to slice columns
df.loc[:,start:stop:step]
#loc[] syntax to slice columns
df.loc[:,start:stop:step]
#loc[] syntax to slice columns
df.loc[:,start:stop:step]
# Selected by column position
df2 = df.iloc[:,[1,3,4]]
#Returns
# Fee Discount Tutor
#0 20000 1000 Michel
#1 25000 2300 Sam
3. 2 Chọn Cột theo Phạm vi Vị trí
Bạn cũng có thể cắt một DataFrame theo một loạt các vị trí
# Select between indexes 1 and 4 [2,3,4]
df2 = df.iloc[:,1:4]
#Returns
# Fee Duration Discount
#0 20000 30days 1000
#1 25000 40days 2300
# Select From 3rd to end
df2 = df.iloc[:,2:]
#Returns
# Duration Discount Tutor
#0 30days 1000 Michel
#1 40days 2300 Sam
# Select First Two Columns
df2 = df.iloc[:,:2]
#Returns
# Courses Fee
#0 Spark 20000
#1 PySpark 25000
Để lấy cột cuối cùng, hãy sử dụng
#loc[] syntax to slice columns
df.loc[:,start:stop:step]
#loc[] syntax to slice columns
df.loc[:,start:stop:step]
4. Sử dụng các phương thức filter[] và get[]
Bạn cũng có thể chọn nhiều cột bằng cách sử dụng DataFrame. phương thức lọc[]
import pandas as pd
technologies = {
'Courses':["Spark","PySpark"],
'Fee' :[20000,25000],
'Duration':['30days','40days'],
'Discount':[1000,2300]
}
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
5. Hoàn thành ví dụ về việc chọn nhiều cột
Dưới đây là một ví dụ đầy đủ về cách chọn nhiều cột từ DataFrame của gấu trúc
import pandas as pd
technologies = {
'Courses':["Spark","PySpark"],
'Fee' :[20000,25000],
'Duration':['30days','40days'],
'Discount':[1000,2300]
}
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
Phần kết luận
Trong bài viết này, bạn đã học cách chọn nhiều cột từ DataFrame của gấu trúc bằng DataFrame. loc [] và DataFrame. các hàm iloc[] và sử dụng get[] và filter[]