Pandas如何通过iloc同时选取离散列与连续区间列

你需要的操作完全可以实现，只是不能直接使用df.iloc[:,[a,b,c:d]]的写法，需要先将离散索引和连续区间的索引拼接为完整的索引列表再传入iloc。

推荐实现方式 #

方法1：使用numpy.r_快速拼接索引（最简洁） #

numpy.r_可以自动把切片对象展开为整数列表，直接混合放入离散索引和连续切片即可：

import numpy as np
# 示例：选中第a、b列，以及第c到第d-1列（切片遵循左闭右开规则）
df1 = df.iloc[:, np.r_[a, b, c:d]]

如果需要包含第d列，将切片改为c:d+1即可

方法2：手动拼接索引列表（无需额外依赖） #

如果不想引入numpy依赖，也可以手动生成连续区间的索引列表再和离散索引拼接：

# 示例：选中第a、b列，以及第c到第d-1列
cols = [a, b] + list(range(c, d))
df1 = df.iloc[:, cols]

注意事项 #

• iloc使用0起始的位置索引，DataFrame的第一列对应索引值为0
• 所有切片均遵循左闭右开规则，如需包含结束位置的列，需要将切片结束值+1

内容的提问来源于stack exchange，提问作者confused student