使用map或apply获取使用列名列表的列的多个索引

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，将列名列表转换为一个Series对象，可以使用pandas库的Series函数来创建。例如，如果列名列表为'col1', 'col2', 'col3'，可以使用以下代码创建Series对象：import pandas as pd columns = pd.Series(['col1', 'col2', 'col3'])
2. 接下来，使用map或apply函数结合lambda表达式来获取每个列名对应的索引。如果你想获取多个列的索引，可以使用apply函数，并设置axis参数为1，表示按行进行操作。例如，使用map函数获取列名列表中每个列的索引可以这样写：indexes = columns.map(lambda x: df.columns.get_loc(x))

如果使用apply函数获取多个列的索引，可以这样写：

indexes = columns.apply(lambda x: df.columns.get_loc(x), axis=1)

其中，df是你的数据框（DataFrame）对象，df.columns返回数据框的列名列表，get_loc函数用于获取列名对应的索引。

1. 最后，indexes变量将包含列名列表中每个列的索引值。

这种方法可以帮助你获取使用列名列表的列的多个索引。根据具体的需求，你可以进一步处理这些索引值，例如用于选择特定的列或进行其他操作。

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