DataFrame切片问题：保留前两列报错及子图分栏需求

一、搞定保留前两列的KeyError问题 #

你写的df2=df.loc[:, df['16.3.9']]会报错，核心原因是df['16.3.9']返回的是这一列的数值Series，而loc的列参数需要的是列名、列名列表或者布尔索引，不是列的具体数值内容——程序会把这些数值当成要找的列名，自然找不到就报错了。

要保留前两列，有两种简单靠谱的写法：

1. 用位置索引iloc（适合不知道列名的情况）：

df2 = df.iloc[:, :2]  # 冒号前代表保留所有行，冒号后代表取前2列

2. 直接指定列名列表（适合明确知道前两列名称的情况）：

df2 = df.loc[:, ['2.3.6', '16.3.9']]  # 精准指定要保留的列名

二、切片后生成每张占2列的多张子图 #

当然可以实现！下面给你一个基于matplotlib的实操示例，思路是把DataFrame按每2列分成一组，为每组单独绘制子图：

示例代码 #

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

# 模拟你的DataFrame结构（替换成你自己的df即可）
data = {
    '2.3.6': [1, 3, 5, 7],
    '16.3.9': [2, 4, 6, 8],
    '9.2.7': [5, 3, 1, 2],
    '4.5.1': [8, 6, 4, 2]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['August', 'September', 'October', 'November'])

# 计算子图行数：总列数除以2后向上取整
total_cols = df.shape[1]
rows = np.ceil(total_cols / 2).astype(int)

# 创建子图布局
fig, axes = plt.subplots(nrows=rows, ncols=1, figsize=(10, 6*rows))
axes = axes.flatten()  # 把多维子图数组转成一维，方便循环处理

# 按每2列分组，循环绘制子图
for i in range(0, total_cols, 2):
    cols_group = df.columns[i:i+2]
    ax = axes[i//2]
    df[cols_group].plot(kind='line', ax=ax, marker='o')  # 这里用折线图，可换成柱状图等
    ax.set_title(f'Columns: {", ".join(cols_group)}')
    ax.set_xlabel('Month')
    ax.legend()

plt.tight_layout()  # 自动调整子图间距，避免元素重叠
plt.show()

代码说明 #

• 先根据总列数计算需要多少张子图，确保每2列对应一张图；
• 用flatten()处理子图数组，避免多维索引的麻烦；
• 循环时每次截取2列数据，在对应子图上绘制，你可以根据需求替换绘图类型（比如kind='bar'画柱状图）；
• tight_layout()能自动优化子图布局，让标题、标签不会互相遮挡。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bode