Получить индекс столбца от имени столбца в python pandas

В R, когда вам нужно получить индекс столбца, основанный на имени столбца, которое вы могли бы сделать

idx <- which(names(my_data)==my_colum_name)

Есть ли способ сделать то же самое с pandas dataframes?

Ответ 1

Конечно, вы можете использовать .get_loc():

In [45]: df = DataFrame({"pear": [1,2,3], "apple": [2,3,4], "orange": [3,4,5]})

In [46]: df.columns
Out[46]: Index([apple, orange, pear], dtype=object)

In [47]: df.columns.get_loc("pear")
Out[47]: 2

хотя, честно говоря, я не часто нуждаюсь в этом сам. Обычно доступ по имени делает то, что я хочу (df["pear"], df[["apple", "orange"]], или, возможно, df.columns.isin(["orange", "pear"])), хотя я могу определенно видеть случаи, когда вам нужен номер индекса.

Ответ 2

Решение DSM работает, но если вы хотите получить прямой эквивалент which, вы можете сделать (df.columns == name).nonzero()

Ответ 3

Вот решение через понимание списка. cols - список столбцов, для которых нужно получить индекс:

[df.columns.get_loc(c) for c in cols if c in df]

Ответ 4

Если вы захотите найти несколько совпадений столбцов, можно использовать векторизованное решение с использованием метода searchsorted. Таким образом, при df в качестве фрейма данных и query_cols в качестве имен столбцов, которые нужно искать, реализация будет -

def column_index(df, query_cols):
    cols = df.columns.values
    sidx = np.argsort(cols)
    return sidx[np.searchsorted(cols,query_cols,sorter=sidx)]

Пример прогона -

In [162]: df
Out[162]: 
   apple  banana  pear  orange  peach
0      8       3     4       4      2
1      4       4     3       0      1
2      1       2     6       8      1

In [163]: column_index(df, ['peach', 'banana', 'apple'])
Out[163]: array([4, 1, 0])

Ответ 5

Если вам нужно имя столбца из местоположения столбца (наоборот, к вопросу OP), вы можете использовать:

>>> df.columns.get_values()[location]

Используя пример @DSM:

>>> df = DataFrame({"pear": [1,2,3], "apple": [2,3,4], "orange": [3,4,5]})

>>> df.columns

Index(['apple', 'orange', 'pear'], dtype='object')

>>> df.columns.get_values()[1]

'orange'

По-другому:

df.iloc[:,1].name