Как выбрать отдельные столбцы из фрейма данных

Question

Моя таблица данных выглядит следующим образом. С data.columns из следующих 60 столбцов

['WeatherHR0', 'WeatherHR1', 'WeatherHR2', 'WeatherHR3', 'WeatherHR4',
       'WeatherHR5', 'WeatherHR6', 'WeatherHR7', 'WeatherHR8', 'WeatherHR9',
       'WeatherHR10', 'WeatherHR11', 'WeatherHR12', 'WeatherHR13',
       'WeatherHR14', 'WeatherHR15', 'WeatherHR16', 'WeatherHR17',
       'WeatherHR18', 'WeatherHR19', 'WeatherHR20', 'WeatherHR21',
       'WeatherHR22', 'WeatherHR23', 'AvgDB', 'HDD0', 'HDD5', 'HDD10', 'HDD13',
       'HDD18', 'CDD15', 'CDD18', 'Peak Average', 'Day of Week', 'Holiday',
       'HR1', 'HR2', 'HR3', 'HR4', 'HR5', 'HR6', 'HR7', 'HR8', 'HR9', 'HR10',
       'HR11', 'HR12', 'HR13', 'HR14', 'HR15', 'HR16', 'HR17', 'HR18', 'HR19',
       'HR20', 'HR21', 'HR22', 'HR23', 'HR24', 'Max']

Иногда я хотел выбрать данные из нескольких столбцов, которые разделены нежелательными столбцами (нежелательными на тот момент, может понадобиться на потом).

Я хотел сделать что-то вроде df.loc [['WeatherHR0': WeatherHR23 '+' Peak Average '+' HR0 ':' HR24 ']].

Например, я могу Вы хотите выбрать столбцы из WeatherHR0 ~ WeatherHR23 + Peak Average + HR0 ~ 24, в то время как другие столбцы должны быть удалены.

Я знаю, что могу отбросить невыбранные столбцы / создать новый фрейм данных, но есть ли способ Pythoni c для выбранных дискретных столбцов в pandas?

Answer 1

вы можете создать список строк (в Python) и затем использовать его для выбора столбцов:

columns_of_interest = ([f'WeatherHR{i}' for i in range(24)] + 
                       ['Peak Average'] + 
                       [f'HR{i}' for i in range(25)])
data[columns_of_interest]

Конечно, эта стратегия работает лучше всего, если в именах столбцов есть общие шаблоны.