Pandas选择指定固定列及近10年列数据有什么快捷写法？

针对这个需求，有两种更灵活的实现方式，不用手动逐个敲年份列：

方案1：固定指定年份范围 #

适合明确需要取固定时间段数据的场景，修改年份区间直接调整range参数即可：

# 定义固定字段列表
fixed_cols = ['Country Name', 'Country Code', 'Indicator Name', 'Indicator Code']
# 生成2010-2020的年份字符串列表，range的右边界要多写1位
year_cols = [str(y) for y in range(2010, 2021)]
# 合并列表后取数
GDP_filter = GDP[fixed_cols + year_cols]

方案2：自动取最新10年数据 #

适合数据集会持续更新，每次跑代码要自动拿最近10年数据的场景，不用手动修改年份参数：

fixed_cols = ['Country Name', 'Country Code', 'Indicator Name', 'Indicator Code']
# 筛选所有数值型列名（即年份列），倒序排序后取前10个最新年份
year_cols = sorted([col for col in GDP.columns if col.isdigit()], reverse=True)[:10]
# 把年份按从小到大排序
year_cols.sort()
GDP_filter = GDP[fixed_cols + year_cols]

补充说明 #

• 两种写法都比手动列所有字段的方式易维护，调整字段或者时间范围只需要改对应参数即可
• 第二种方案会自动适配数据集里的年份列，哪怕后续数据集更新到2021、2022年，也会自动取最新的10个年份的数据

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hajar hajar