【问题标题】：Select columns based on column name and location in Pandas根据 Pandas 中的列名和位置选择列
【发布时间】：2018-04-01 05:43:53
【问题描述】：
我有一个包含以下列的数据框，例如：
列名 = ID、姓名、dob、away_dur、away_count、in_dur、in_time 等。
我想根据以下条件选择数据并创建一个新的数据框：
1. 新的数据框应该包括第 4 到最后的列和
2. 新数据框不应该有以'in_'开头的列
我知道如何根据名称或位置提取列。但是我可以知道如何使用这两个条件来选择数据吗？
【问题讨论】：
标签：
python
pandas
select
indexing
【解决方案1】：
你可以使用
ndf = df.iloc[:,4:]
ndf = ndf.iloc[:,~ndf.columns.str.startswith('in_')]
【解决方案2】：
使用 列表理解 过滤掉列。然后，使用df.tail。
c = [x for x in df.columns if not x.startswith('in_')]
df = df[c].tail(-3)