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