python pandas 通过列名列表从数据框中选择列

使用Python中的Pandas库，我们可以轻松地从数据框中选择特定的列。在本文中，我们将介绍如何使用列名列表来选择我们感兴趣的列，并提供一些示例代码来帮助读者更好地理解。

python
import pandas as pd

python
selected_columns = ['姓名', '年龄']
new_df = df[selected_columns]

python
print(new_df.head())

python
selected_columns = ['性别', '职业', '收入']
new_df = df[selected_columns]

python
print(new_df.head())

python
selected_column = df['姓名']

python
print(selected_column.head())

python
subset_columns = df.iloc[:, :5]

python
print(subset_columns.head())

python
import pandas as pd
# 创建一个数据框
data = {'姓名': ['小明', '小红', '小刚'],
        '年龄': [20, 25, 22],
        '性别': ['男', '女', '男'],
        '职业': ['学生', '教师', '工程师'],
        '收入': [2000, 3000, 5000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 选择特定的列
selected_columns = ['姓名', '年龄']
new_df = df[selected_columns]
print(new_df.head())
# 选择多个列
selected_columns = ['性别', '职业', '收入']
new_df = df[selected_columns]
print(new_df.head())
# 选择特定的列
selected_column = df['姓名']
print(selected_column.head())
# 选择列的子集
subset_columns = df.iloc[:, :3]
print(subset_columns.head())