Python循环中如何用索引x动态读取Pandas DataFrame列数据

你写的循环有两个明显问题：

• 列名是固定写死的字符串，没有把循环变量x拼接到列名里，每次循环取的都是同一列，完全没用到循环变量
• 循环上限用了len(df)，这个API返回的是DataFrame的行数，不是空间频率相关列的数量，会直接导致循环次数不对，要么取不全列，要么循环到后面报找不到列的错误。

方案1：修正后的循环写法 #

如果你坚持用循环实现，只要正确拼接列名、匹配循环范围即可：

spatial_frequency = []
# 把n替换成你实际的空间频率相关列的总数量，比如总共有8列就写range(1,9)
for x in range(1, n+1):
    # 用f-string把循环变量x拼接到列名后缀里
    target_col = f"Spatial Frequency [lp/mm].{x}"
    spatial_frequency.append(df[target_col].values)

方案2：更推荐的无循环写法（不易出错） #

不需要手动拼列名、数循环次数，直接用pandas的列名筛选能力一次性提取所有目标列，代码更简洁也不会出拼接错误：

# 自动匹配所有以"Spatial Frequency [lp/mm]"开头的列，不管后缀是什么
target_cols = df.columns.str.startswith("Spatial Frequency [lp/mm]")
spatial_frequency = df.loc[:, target_cols].values.T.tolist()

如果你不需要转成嵌套列表格式，直接用df.loc[:, target_cols]就能拿到所有空间频率列的DataFrame，后续做计算处理会更方便。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者scrub