通达信dll接口,python中如何选取指定列
pandas中选取指定列
pandas是通达信dll接口,python中处理表格数据的库之它提供了非常便捷的选取指定列的方法。在pandas中，我们需要使用[]操作符来选取指定的列名。
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
selected = df[["column_1", "column_2"]]
在上面的示例中，我们先使用pd.read_csv方法读取表格数据，然后使用[]操作符选取了column_1和column_2两列。需要注意的是，在[]操作符中传入列名时需要使用列表的形式传递。
PySpark中选取指定列
对于大规模数据的处理，PySpark是一款比较常用的工具。在PySpark中，我们可以使用select方法来选取指定列。
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("select_columns").getOrCreate()
df = spark.read.csv("data.csv", header=True)
selected = df.select("column_1", "column_2")
在上面的示例中，我们使用SparkSession类创建了一个SparkSession对象。然后使用spark.read.csv方法读取了表格数据，header=True表示需要读取表格数据的第一行作为表头。最后使用select方法来选取了column_1和column_2两列。需要注意的是，在select方法中传入列名时需要使用字符串的形式传递。
实际应用中的技巧
在实际的数据处理工作中，有一些技巧可以帮助我们更加高效地选取指定列。
选取所有非指定列
有时候我们想要选取表格中除去某些列之外的所有列。这时候可以使用difference方法来实现。
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
selected = df[df.columns.difference(["column_1", "column_2"])]
在上面的示例中，df.columns.difference方法得到了所有非column_1和column_2的列名，然后传入df[]操作符中进行选取。
根据列名前缀选取列
在表格中，经常会有一些列具有相同的前缀。这时候我们可以使用filter方法来根据列名前缀选取列。
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
selected = df.filter(regex="^prefix_")
在上面的示例中，filter方法的正则表达式"^prefix_"选取了以prefix_开头的所有列。
最后的最后
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