如何结合列表与范围选择Pandas DataFrame的指定列？

嗨，这个报错我之前也碰到过！问题出在你给iloc的列索引里混合了单个整数和数组——np.arange(5,8)返回的是一个数组array([5,6,7])，和[0,3]放在一起就变成了嵌套结构，iloc没法识别这种嵌套的序列，所以抛出了ValueError。

下面给你几种可行的解决办法：

方法1：把数组转成列表后合并 #

最直观的方式就是把np.arange的结果转成普通列表，再和前面的索引合并成一个扁平列表：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b':[1,2], 'c':[1,2], 'd':[1,2], 'e':[1,2], 'f':[1,2], 'g':[1,2], 'h':[1,2]})
# 合并索引列表
selected_cols = [0, 3] + list(np.arange(5, 8))
result = df.iloc[:, selected_cols]
print(result)

执行后会得到你想要的结果：

a d e f g
0 1 1 1 1 1
1 2 2 2 2 2

方法2：用numpy拼接生成扁平数组 #

如果习惯用numpy操作，可以用np.concatenate把两个索引序列拼成一个扁平数组，iloc同样支持numpy数组作为索引：

selected_cols = np.concatenate([[0, 3], np.arange(5, 8)])
result = df.iloc[:, selected_cols]

方法3：直接手动写出所有索引（适合列数少的场景） #

如果你的目标索引不多，直接把所有列索引列出来反而更清晰，完全不用借助np.arange：

result = df.iloc[:, [0, 3, 5, 6, 7]]

核心要点就是：给iloc传递的索引必须是扁平的序列（列表或numpy数组都可以），不能嵌套数组或列表结构哦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Saeed