match.columns.get_loc
返回的是布尔数组而不是索引,这是因为get_loc
方法用于查找目标列在数据框中的位置,而数据框可能包含重复的列名。因此,返回一个布尔数组可以标识出与目标列名匹配的所有位置。
布尔数组中的值为True
表示对应位置是目标列,而False
表示对应位置不是目标列。这样的返回结果可以帮助我们方便地进行列的定位、筛选和操作。
对于给定的数据框df
,我们可以使用match.columns.get_loc
方法来获取目标列的位置,然后进一步操作这些列。示例如下:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'A': [7, 8, 9]})
# 获取目标列'A'的位置
target_columns = df.columns[df.columns.get_loc('A')]
# 打印目标列的位置
print(target_columns) # 输出: Index(['A', 'A'], dtype='object')
# 操作目标列
df[target_columns] = df[target_columns] * 2
print(df)
上述代码中,match.columns.get_loc('A')
返回一个布尔数组,标识出数据框中与目标列名'A'匹配的所有位置。然后,我们可以通过df.columns[]
使用该布尔数组获取目标列的位置,进而操作目标列。
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