如何按一列或多列對數據框進行子集化？

當試圖理解 Pandas 中的大型 DataFrame 時，您可能需要按列和行對其進行子集化。在本教程中，我們將展示對 DataFrame 進行列分區的最常見用例。

我們將從設置示例 DataFrame 開始，我們將通過在我們最喜歡的環境中運行以下 Python 代碼來完成此操作（為簡單起見，我使用 Anaconda 和 Jupyter Lab）。

import pandas as pd # import the pandas library

languages = ({"language": [ "Python", "C-Sharp", "Javascript","PHP"] ,
         "avg_difficulty_level": [3, 2, 2, 1],
              "avg_salary": [120, 100, 120, 80],
          "applications": [10,15,14,20]})

# Now let's convert our dict to a DataFrame

languages = pd.DataFrame.from_dict(languages)

現在，讓我們使用 head() 方法查看 Dataframe 的第一行。

languages.head()

如您所見，這是一個非常簡單的 DataFrame，我們將在本文中用作示例：

過濾單個列

我們將從最簡單的情況開始，即從數據集中提取一列。運行以下命令將創建一個 Series 對象：

按名稱/標籤

languages["language"]

輸出是一個系列：

0 蟒蛇
1 C-夏普
2 Javascript
3 PHP
名稱：語言，數據類型：對象

type(languages["language"])

languages.iloc[:,0]

languages[["language", "applications"]]

df.loc[:,["language","applications"]]

languages.iloc[: ,[0,3]]

languages.filter(axis = 1, like="avg")

languages[(languages["applications"] > 15)]

languages[(languages["applications"] > 15)]