如何对pandas DataFrame应用切片？替换长索引列表失败求助

你想把这段冗长的列选择代码：

DfInt['Closest Service'] = DfInt[
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20,
     21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39,
     40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58,
     59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77,
     78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96,
     97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111,
     112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126,
     127, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141,
     142, 143, 144, 145, 146, 147, 148, 149, 150, 151, 152, 153, 154, 155, 156,
     157, 158, 159, 160, 161, 162, 163, 164, 165, 166, 167, 168, 169, 170, 171,
     172, 173, 174, 175, 176, 177, 178, 179, 180, 181, 182, 183, 184, 185, 186,
     187, 188, 189, 190, 191, 192, 193, 194, 195, 196, 197, 198, 199, 200, 201,
     202, 203, 204, 205, 206, 207, 208, 209, 210, 211, 212, 213, 214, 215, 216,
     217, 218, 219, 220, 221, 222, 223]
].idxmin(axis=1)

简化成类似DfInt[[0:224]].idxmin(axis=1)的形式，但这段代码无法运行——原因是Python列表内部不能直接使用切片语法（0:224），切片仅适用于序列对象的索引操作，而非列表元素的生成。

以下是两种可行的简化方案：

方案1：使用iloc按位置切片 #

iloc是Pandas中按整数位置选择行/列的方法，支持切片语法，左闭右开的规则刚好匹配你需要的0到223列：

DfInt['Closest Service'] = DfInt.iloc[:, 0:224].idxmin(axis=1)

• [:, 0:224]表示选择所有行，以及从第0列到第223列（切片不包含右端点224）。

方案2：用range生成连续列名列表 #

如果你的DataFrame列名确实是连续的整数（0到223），可以用range(224)生成对应的列表，再传入索引：

DfInt['Closest Service'] = DfInt[list(range(224))].idxmin(axis=1)

• range(224)会生成0到223的整数序列，转成列表后和你原来的手动列表完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dirk