Em R, quando você precisa recuperar um índice de coluna com base no nome da coluna, você pode fazer
idx <- which(names(my_data)==my_colum_name)
Existe uma maneira de fazer o mesmo com os quadros de dados do pandas?
Claro, você pode 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
embora, para ser sincero, nem sempre eu precise disso. Normalmente, o acesso pelo nome faz o que eu quero que ele ( df["pear"]
, df[["apple", "orange"]]
, ou talvez df.columns.isin(["orange", "pear"])
), embora eu posso definitivamente ver casos em que você deseja que o número de índice.
.iloc
operador, onde você deve passar apenas números inteiros para as linhas e colunas.insert
uma nova coluna após uma coluna existente.Aqui está uma solução através da compreensão da lista. cols é a lista de colunas para a qual obter índice:
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cols
tem menos elementos do quedf.columns
, fazerfor c in cols if c in df
seria mais rápido.A solução da DSM funciona, mas se você quiser um equivalente direto,
which
poderá fazer(df.columns == name).nonzero()
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Quando você procura encontrar várias correspondências de coluna, uma solução vetorizada usando o
searchsorted
método pode ser usada. Assim, comdf
o nome do quadro de dados equery_cols
da coluna a ser pesquisado, uma implementação seria:Amostra executada -
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Caso deseje o nome da coluna no local da coluna (o contrário da pergunta OP), você pode usar:
Usando o exemplo @DSM:
Outras maneiras:
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df.columns[location]
?que tal agora:
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