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获取pandas中列的多个子集

在pandas中，可以使用以下方法获取列的多个子集：

  1. 使用方括号（[]）操作符：可以通过传递一个列名或列名列表来获取列的子集。例如，要获取名为"column1"和"column2"的两列，可以使用以下代码：
代码语言：txt
复制
subset = df[['column1', 'column2']]

这将返回一个包含指定列的新DataFrame。

  1. 使用loc方法：loc方法允许通过标签来选择行和列。要获取多个列的子集，可以使用以下代码：
代码语言：txt
复制
subset = df.loc[:, ['column1', 'column2']]

这将返回一个包含指定列的新DataFrame。

  1. 使用iloc方法：iloc方法允许通过整数位置来选择行和列。要获取多个列的子集，可以使用以下代码：
代码语言：txt
复制
subset = df.iloc[:, [0, 1]]  # 假设column1和column2的位置分别为0和1

这将返回一个包含指定列的新DataFrame。

  1. 使用filter方法：filter方法允许根据列名的模式来选择列。要获取多个列的子集，可以使用以下代码：
代码语言：txt
复制
subset = df.filter(regex='column[12]')

这将返回一个包含以"column1"和"column2"开头的列的新DataFrame。

  1. 使用select_dtypes方法：select_dtypes方法允许根据列的数据类型来选择列。要获取多个列的子集，可以使用以下代码：
代码语言：txt
复制
subset = df.select_dtypes(include=['int', 'float'])

这将返回一个包含整数和浮点数列的新DataFrame。

对于以上方法，可以根据具体需求选择适合的方法来获取列的多个子集。

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