python - Pandas :使用字典(包括运算符)从数据框中返回列子集

假设我有一个列a, b, c, d, e的数据帧和一个字典{"A": "a", "B": "b", "E": "e"}
a）如何使用此词典返回只有这3列（重命名为大写字母）的新数据帧（相同索引）？
b）或者，是否有方法将字典中未列出的原始数据帧中的任何列删除，并将原始数据帧基本上减少到所选范围？（使用重命名列？）
进一步说，我有dictionary{"A": "a", "Diff": "b - c", "Sum": "d + e"}引用数据帧中的列，但也包括运算符（，+）。
c）是否有方法返回一个新的数据帧（同一索引），其中有3个新列，其中的数据来自操作员描述的“聚合”的原始数据帧？
谢谢你的帮助

最佳答案

您可以使用eval--不是同名的Python函数，而是DataFrame method。

In [50]: df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape((3,5)), columns=list("abcde"))

In [51]: df
Out[51]:
    a   b   c   d   e
0   0   1   2   3   4
1   5   6   7   8   9
2  10  11  12  13  14

In [52]: d = {"A": "a", "B": "b", "C": "c"}

In [53]: d2 = {"A": "a", "Diff": "b - c", "Sum": "d + e"}

在单个序列上使用DataFrame构造函数而不是pd.concat：

In [87]: pd.DataFrame({k: df.eval(v) for k,v in d.items()})
Out[87]:
    A   B   C
0   0   1   2
1   5   6   7
2  10  11  12

In [88]: pd.DataFrame({k: df.eval(v) for k,v in d2.items()})
Out[88]:
    A  Diff  Sum
0   0    -1    7
1   5    -1   17
2  10    -1   27