Python pandas - >按列名称中的条件选择

Question

我有df列名:'a','b','c'......'z'.

print(my_df.columns)
Index(['a', 'b', 'c', ... 'y', 'z'],
  dtype='object', name=0)

我有功能,确定应显示哪些列.例如:

start = con_start()
stop = con_stop()
print(my_df.columns >= start) & (my_df <= stop)

我的结果是:

[False False ... False False False False  True  True
True  True False False]

我的目标是仅显示满足我条件的列的数据框.如果start ='a'并且stop ='b',我希望:

0                                      a              b         
index1       index2                                                  
New York     New York           0.000000       0.000000          
California   Los Angeles   207066.666667  214466.666667     
Illinois     Chicago       138400.000000  143633.333333     
Pennsylvania Philadelphia   53000.000000   53633.333333      
Arizona      Phoenix       111833.333333  114366.666667 

Answer 1

您可以使用切片来实现.loc:

 df.loc[:,'a':'b']

Answer 2

我想让这个变得稳健并且假设尽可能少。

选项 1与数组切片一起
使用假设：iloc

• my_df.columns.is_unique评估为True
• 列已经按顺序排列

start = df.columns.get_loc(con_start())
stop = df.columns.get_loc(con_stop())

df.iloc[:, start:stop + 1]

选项 2与布尔切片一起
使用假设：loc

• 列值具有可比性

start = con_start()
stop = con_stop()

c = df.columns.values
m = (start <= c) & (stop >= c)

df.loc[:, m]