选择最后n列并排除数据框中的最后n列

Question

我如何能:

1. 选择数据框中的最后3列并创建新数据框？

我试过了:

y = dataframe.iloc[:,-3:]

2. 排除最后3列并创建新数据框？

我试过了:

X = dataframe.iloc[:,:-3]

它是否正确？

我在代码中进一步得到了数组维度错误,并希望确保此步骤正确无误.

谢谢

Answer 1

最有效的方法：

1.选择最后n列

df1 = df.iloc[:,-n:]

2. 排除最后 n 列

df1 = df.iloc[:,:-n]

Answer 2

做就是了:

y = dataframe[dataframe.columns[-3:]]

这会对列进行切片,以便您可以从df中进行选择

例:

In [221]:
df = pd.DataFrame(columns=np.arange(10))
df[df.columns[-3:]]

Out[221]:
Empty DataFrame
Columns: [7, 8, 9]
Index: []

我认为这里的问题是因为你已经获得了df的一部分,它返回了一个视图,但是根据代码的其余部分正在做什么,它会引发警告.您可以通过调用.copy()删除警告来制作显式副本.

因此,如果我们采取副本,那么分配只影响副本而不影响原始df:

In [15]:
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,10), columns= np.arange(10))
df

Out[15]:
          0         1         2         3         4         5         6  \
0  0.568284 -1.488447  0.970365 -1.406463 -0.413750 -0.934892 -1.421308   
1  1.186414 -0.417366 -1.007509 -1.620530 -1.322004  0.294540  1.205115   
2 -1.073894 -0.214972  1.516563 -0.705571  0.068666  1.690654 -0.252485   
3  0.923524 -0.856752  0.226294 -0.660085  1.259145  0.400596  0.559028   
4  0.259807  0.135300  1.130347 -0.317305 -1.031875  0.232262  0.709244   

          7         8         9  
0  1.741925 -0.475619 -0.525770  
1  2.137546  0.215665  1.908362  
2  1.180281 -0.144652  0.870887  
3 -0.609804 -0.833186 -1.033656  
4  0.480943  1.971933  1.928037  

In [16]:    
y = df[df.columns[-3:]].copy()
y

Out[16]:
          7         8         9
0  1.741925 -0.475619 -0.525770
1  2.137546  0.215665  1.908362
2  1.180281 -0.144652  0.870887
3 -0.609804 -0.833186 -1.033656
4  0.480943  1.971933  1.928037

In [17]:    
y[y>0] = 0
print(y)
df

          7         8         9
0  0.000000 -0.475619 -0.525770
1  0.000000  0.000000  0.000000
2  0.000000 -0.144652  0.000000
3 -0.609804 -0.833186 -1.033656
4  0.000000  0.000000  0.000000
Out[17]:
          0         1         2         3         4         5         6  \
0  0.568284 -1.488447  0.970365 -1.406463 -0.413750 -0.934892 -1.421308   
1  1.186414 -0.417366 -1.007509 -1.620530 -1.322004  0.294540  1.205115   
2 -1.073894 -0.214972  1.516563 -0.705571  0.068666  1.690654 -0.252485   
3  0.923524 -0.856752  0.226294 -0.660085  1.259145  0.400596  0.559028   
4  0.259807  0.135300  1.130347 -0.317305 -1.031875  0.232262  0.709244   

          7         8         9  
0  1.741925 -0.475619 -0.525770  
1  2.137546  0.215665  1.908362  
2  1.180281 -0.144652  0.870887  
3 -0.609804 -0.833186 -1.033656  
4  0.480943  1.971933  1.928037  

这里没有提出警告,原来的df没有受到影响.