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法律研究如何在 Pandas 中获取 DataFrame 的列切片？
Pandas 是一个强大的 Python 库，以其数据处理和分析能力而闻名，它提供了一系列工具来赋能数据科学家和分析师。在其主要数据结构中，DataFrame 占据着重要的地位——一个二维带标签的数据结构，其列可能包含不同的数据类型。在探索 DataFrame 的广阔领域时，经常需要提取特定的列或一系列列，这种技巧通常被称为列切片。在本文中，我们将踏上探索 Pandas 中列切片各种方法的旅程。准备好通过以下技术进行探索，这些技术将彻底改变你的数据处理技能。
揭开列标签的神奇之处
著名的 `iloc` 属性：释放索引的力量
`loc` 属性：选择性切片的入口
使用强大的 `filter()` 函数破解代码
示例 1：揭开列标签的神奇之处
从 DataFrame 中选择特定列的最简单途径是利用迷人的列标签。你可以利用方括号 `[]` 的力量，使用列标签来选择单个列，或者优雅地传递列标签列表来获取多个列。
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# Initiating the mystical selection of a single column
col_A = df['A']
print(col_A)
# Embracing the enchantment of multiple columns
cols_AB = df[['A', 'B']]
print(cols_AB)
输出
0 1 1 2 2 3 Name: A, dtype: int64 A B 0 1 4 1 2 5 2 3 6
示例 2：著名的 'iloc' 属性：释放索引的力量
敬畏 `iloc` 属性的宏伟，它是通过整数索引选择列时不可或缺的力量。当你想遍历一系列列或难以获取列标签时，它光芒四射。
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# Initiating the magnificent selection of a single column
col_A = df.iloc[:, 0]
print(col_A)
# Embracing the grandiose power of multiple columns
cols_AB = df.iloc[:, 0:2]
print(cols_AB)
输出
0 1 1 2 2 3 Name: A, dtype: int64 A B 0 1 4 1 2 5 2 3 6
示例 3：'loc' 属性：选择性切片的入口
欢迎来到 `loc` 属性的领域，这是一种根据标签选择列的优秀方法。与第一种方法产生共鸣，它允许你使用受人尊敬的冒号 `:` 运算符遍历一系列列。
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# Initiating the wondrous selection of a single column
col_A = df.loc[:, 'A']
print(col_A)
# Embracing the majesty of multiple columns
cols_AB = df.loc[:, 'A':'B']
print(cols_AB)
输出
0 1 1 2 2 3 Name: A, dtype: int64 A B 0 1 4 1 2 5 2 3 6
示例 4：使用强大的 'filter()' 函数破解代码
准备揭开 `filter()` 函数的秘密——一个非凡的工具，赋予你使用正则表达式选择列的能力。当你想寻找在标签中带有特定模式的列时，它的真正力量就会显现出来。
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# Selecting columns blessed with labels commencing with 'A' or 'B'
cols_AB = df.filter(regex='^(A|B)')
print(cols_AB)
输出
A B 0 1 4 1 2 5 2 3 6
结论
在这次令人惊叹的探索中，我们遍历了各种方法，这些方法能够从 Pandas DataFrame 中提取列切片。我们优雅地穿梭于列标签的领域，深入到著名的 `iloc` 和 `loc` 属性的领域，最后用强大的 `filter()` 函数破解了代码。每种技术都有其独特的优势，并针对特定用例量身定制。拥有这些深刻的见解，你现在有能力熟练地驾驭 Pandas 中 DataFrame 列切片的复杂网络，征服你遇到的任何数据分析任务。释放内在的力量，让你的数据探索和处理技能攀登新的高度！
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