如何按列拆分DataFrame

Question

我有一個Pandas DataFrame ，它有11列，但我想將DataFrame從第1列而不是第0列拆分到第10列。我可以通過更復雜的方法實現它，而不是Pandas本身提供的方法。 我如何使用做DataFrame由支持的方法Pandas ？

數據是595行乘11列，我想得到：

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> train_data = pd.DataFrame(my_data, columns=my_columns)
>>> train_data
       stockid           prich_m1        prich_m3         prich_m6  \
1    000002.SZ      1.55755700445  0.861009772647    5.42726384781   
2    000009.SZ  3.00223270244e-07    4.8010096027    4.46164511978       
..         ...                ...             ...              ...    
..         ...                ...             ...              ...          
594  603699.SH    0.0491892903353  0.934596516371  0.0196757161342   
595  603993.SH      0.83105321611  0.771692272102    2.02816558693   

                rsi            mkt_cap    held_by_ins        found_own  \
1    0.650879566982     153108876954.0  42.6353598479    14.9550575226   
2    0.462085308057      19492802690.5  25.8866394448    5.31468116104   
..         ...                ...             ...              ...       
..         ...                ...             ...              ...       
..         ...                ...             ...              ...       
594  0.482105263158      14580000000.0  3.98638909091    3.41028242424   
595  0.559681697613      44416492093.8  90.0529786043    1.56995953686   

    debt_to_equity         eps_rate       share_out  
1           4.4521   0.292628452536   11021632763.0  
2           2.8257   -50.6773540796    1489669062.0  
..             ...              ...             ...    
..             ...              ...             ...  
594         0.6798    1.48454654486      82500000.0  
595         0.8822    10.3388360485    3279577050.0  

[595 rows x 11 columns]

我想刪除stockid列並獲取其余數據。

Answer 1

嘗試

new_df = df.iloc[:, 1:]

還有new_df = df.ix[:, 1:] 。 這應該消除stock_id 。 如果要刪除此列，請使用new_df = df.drop('stock_id', axis=1) 。

如果您願意，也可以使用.ix[]或.loc[]列名。 一直問及回答這里之前。 查看相關文檔 。