En R, cuando necesita recuperar un índice de columna basado en el nombre de la columna, puede hacer
idx <- which(names(my_data)==my_colum_name)
¿Hay alguna manera de hacer lo mismo con los marcos de datos de pandas?
Claro, puedes usar .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
aunque para ser honesto, a menudo no lo necesito. Por lo general, el acceso por nombre hace lo que quiero ( df["pear"]
, df[["apple", "orange"]]
o tal vez df.columns.isin(["orange", "pear"])
), aunque definitivamente puedo ver casos en los que desea el número de índice.
.iloc
operador, donde solo debe pasar enteros para las filas y las columnas.insert
una nueva columna después de una columna existente.Aquí hay una solución a través de la comprensión de la lista. cols es la lista de columnas para obtener el índice:
fuente
cols
tiene menos elementos quedf.columns
, hacerfor c in cols if c in df
sería más rápido.La solución de DSM funciona, pero si quisiera un equivalente directo a
which
usted podría hacerlo(df.columns == name).nonzero()
fuente
Cuando esté buscando encontrar múltiples coincidencias de columna, se podría usar una solución vectorizada usando el
searchsorted
método . Por lo tanto, condf
el marco de datos yquery_cols
los nombres de columna a buscar, una implementación sería:Ejecución de muestra:
fuente
En caso de que desee el nombre de la columna desde la ubicación de la columna (al revés de la pregunta OP), puede usar:
Usando @DSM Ejemplo:
Otras maneras:
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df.columns[location]
?Qué tal esto:
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