使用.loc方法同时选择多列和切片列

Question

考虑到数据帧df：

  A   B   C   D   E   F
0
1
2

使用.loc方法，我可以选择如下特定列：

df.loc[:, ['A','B','E']]

或者我可以将一些列切分为：

df.loc[:,'B':'E']

我的问题是？这个方法能把这两个选项结合起来吗？例如，选择第一列和切片其他列？ 我试过：

df.loc[:,['A','D':'F']]

用于选择A、D、E、F列

哪个是正确的语法？你知道吗

Answer 1

您只需使用join即可

df[['A']].join(df.loc[:, 'D':'F'])

输出：

A   D   E   F

Answer 2

本机不能使用带有loc的标签来实现这一点，但是可以使用positions和^{}+iloc（这是最接近的解决方法）。你知道吗

f = df.columns.get_loc
df.iloc[:, np.r_[f('A'), f('D'):f('F')]]
    A   D   E
0 NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN

这是基于列名是唯一的假设。你知道吗

Answer 3

pd.concat和mapslices

这是一个通用的方法，应该像预期的那样工作。你知道吗

sublocs = [slice('A'), slice('D', 'F')]
loc = lambda s: df.loc[:, s]
pd.concat(map(loc, sublocs), axis=1)

   A  D  E  F
0  1  1  1  1
1  1  1  1  1
2  1  1  1  1

---

完全讨厌的变种

sublocs = [slice('A'), slice('D', 'F')]
pd.concat(map(df.T.loc.__getitem__, sublocs)).T