如何获得熊猫中的每一个第n列？

Question

我有一个如下所示的数据框:

    a1    b1    c1    a2    b2    c2    a3    ...
x   1.2   1.3   1.2   ...   ...   ...   ...
y   1.4   1.2   ...   ...   ...   ...   ...
z   ...

我想要的是每第n列分组.换句话说,我想要一个包含所有as的数据帧,一个用bs,一个用cs

    a1     a2     a4
x   1.2    ...    ...
y
z

在另一个SO问题中,我看到有可能做到df.iloc[::5,:],例如,获得每个第5个原始数据.我当然可以做到df.iloc[:,::3]c cols但是它不能用于获得a和b.

有任何想法吗？

Answer 1

切片列:

df[df.columns[::2]]

获得每个第n列

例:

In [2]:
cols = ['a1','b1','c1','a2','b2','c2','a3']
df = pd.DataFrame(columns=cols)
df

Out[2]:
Empty DataFrame
Columns: [a1, b1, c1, a2, b2, c2, a3]
Index: []

In [3]:
df[df.columns[::3]]
Out[3]:

Empty DataFrame
Columns: [a1, a2, a3]
Index: []

您还可以使用startswith以下过滤:

In [5]:
a = df.columns[df.columns.str.startswith('a')]
df[a]

Out[5]:
Empty DataFrame
Columns: [a1, a2, a3]
Index: []

并为b cols和c cols等做同样的事情.

您可以使用以下方法获取一组所有唯一的col前缀:

In [19]:
df.columns.str.extract(r'([a-zA-Z])').unique()

Out[19]:
array(['a', 'b', 'c'], dtype=object)

然后,您可以使用这些值来过滤列 startswith

Answer 2

在当前版本（0.24）中，这是有效的：

获取你的“a”列：

df.iloc[:, ::3]

获取你的“b”列：

df.iloc[:, 1::3]

获取你的“c”列：

df.iloc[:, 2::3]