Pandas selecionam colunas

Este artigo discutirá a seleção de uma coluna ou um subconjunto de colunas de um quadro de dados de pandas.

Amostra de dataframe

Neste artigo, usaremos uma amostra de quadro de dados, conforme mostrado no código de exemplo abaixo:

# importar pandas
importar pandas como PD
df = pd.Quadro de dados(
'Produtos': ['Product1', 'Product2', 'Product3'],
'Preço': [100.9, 10.33, 12.00],
'Quantidade': [100, 10, 34],
Índice = [1,2,3]
)
df

O quadro de dados resultante é como mostrado abaixo:

Sinta -se à vontade para usar seu conjunto de dados para melhor entender.

Selecione colunas por índice

O primeiro método que discutiremos é selecionar colunas por seus índices. Para isso, podemos usar o método ILOC.

A sintaxe é expressa abaixo:

Quadro de dados.ILOC [ROWS_TO_SELECT, [Column_indices]]

Por exemplo, para obter a primeira e a segunda colunas (incluindo todas as linhas), podemos fazer o seguinte:

Imprimir (df.ILOC [:, [0,1]])

O acima deve retornar:

Selecione coluna por intervalo de índice

Também podemos selecionar várias colunas especificando seu intervalo de índice. Por exemplo, em nossa amostra DataFrame, podemos selecionar as colunas do índice 0 a 3, como mostrado:

df.ILOC [:, 0: 3]

Isso deve retornar todo o quadro de dados como mostrado:

Selecione coluna por nome

Para selecionar colunas pelo nome, podemos usar a sintaxe mostrada abaixo:

Dataframe [['column_name1', 'column_name2'…]]

Um exemplo é como mostrado abaixo:

df [['Produtos', 'Price']]

Isso deve retornar:

Selecione colunas entre nomes de colunas

Pode ser necessário selecionar colunas entre dois nomes de colunas em alguns casos. Para isso, podemos usar a sintaxe mostrada abaixo:

Quadro de dados.loc [:, 'start_column': 'end_column']

No nosso exemplo de DataFrame, podemos fazer:

df.LOC [:, 'Produtos': 'Quantidade']

Isso deve retornar um DataFrame como mostrado:

Fechamento

Este artigo nos ensinou a usar colunas selecionadas em um quadro de dados de pandas usando suas posições de índice, intervalo de índices e nomes de colunas.

Obrigado pela leitura!!