选择DataFrame中的多列数据

这是系列文章，我会按照stackoverflow上pandas相关问题投票数排序进行整理学习。不学习是会变咸鱼的～

原问题：selecting multiple columns in pandas dataframe，如题，选择DataFrame中的多列数据。

假设原始数据如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),
                   'B': 'one one two three two two one three'.split(),
                   'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2})

1）传递包含列名的列表 注：要有[]

df1 = df[['A','C']]

2）使用iloc方法 注：索引是从0开始，并且不包括最大值

df2 = df.iloc[:, 0:2] # 取前两列数据

3）使用loc方法

df3 = df.loc[:, 'A':'C'] #从A列到C列，总共取三列数据
df3 = df.loc[0:4, ['A', 'B', 'C']]  # 也可以直接写出所要的列名，注意要加上[]；0:4是取前四列，因为没有重新设置行索引，所以看起来像是直接用的索引，其实这里是索引的名字

4）使用columns

df4 = df[df.columns[2:4]] # 取第3和4列
rows = df.loc[df.index[:3]] # 类似的，使用index可以取整行数据，效果跟df[:3]一样