问题描述
假设我要从数据框中选择一系列列:将它们称为"column_1"至"column_60".我知道我可以像这样使用loc: df.loc [:,'column_1':'column_60'] 这将为我提供第1-60列中的所有行.
Suppose I want to select a range of columns from a dataframe: Call them 'column_1' through 'column_60'. I know I could use loc like this:df.loc[:, 'column_1':'column_60']That will give me all rows in columns 1-60.
但是，如果我想要该范围的列再加上'column_81'，该怎么办?不起作用: df.loc [:,'column_1':'column_60'，'column_81']
But what if I wanted that range of columns plus 'column_81'. This doesn't work:df.loc[:, 'column_1':'column_60', 'column_81']
它引发索引器过多"错误.还有另一种使用loc声明状态的方法吗?还是在这种情况下loc甚至是最好的功能?
It throws a "Too many indexers" error. Is there another way to state this using loc? Or is loc even the best function to use in this case?
非常感谢.
推荐答案
如何
df.loc[:, [f'column_{i}' for i in range(1, 61)] + ['column_81']]
或
df.reindex([f'column_{i}' for i in range(1, 61)] + ['column_81'], axis=1)
如果要填充缺少的列，则使用默认的 NaN 值.
if you want to fill missing columns, if there are, with default NaN values.
这篇关于能否使用loc选择列范围以及该范围之外的列?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！