Pandas DataFrame选取不连续列（0~32与第83列）报错求助

嗨，这个问题我之前也踩过坑！你用df.columns[0:32, 83]行不通，是因为Pandas的列索引（Index对象）不支持这种多维切片的写法——它只能处理单一的切片、单个位置或者标签的选取。下面给你几个实用的解决办法：

方法一：用np.r_合并位置索引 #

借助NumPy的np.r_工具，可以轻松把连续切片和单个位置合并成一个一维索引数组，直接用来选取列：

import numpy as np
df_new = df[df.columns[np.r_[0:32, 83]]]

np.r_[0:32, 83]会自动把0到31（切片左闭右开）的所有位置，和83这个单独位置合并成一个数组，这样就能一次性选中你需要的所有列了。

方法二：列表拼接（无需额外库） #

如果不想导入NumPy，直接用列表拼接的方式更直观：

# 先把前32列转成列表，再加上第83列的列名
selected_cols = list(df.columns[0:32]) + [df.columns[83]]
df_new = df[selected_cols]

这种方法逻辑清晰，新手也能一眼看懂，适合小数据量或者不想依赖第三方库的场景。

方法三：用iloc按位置直接选取 #

Pandas的iloc专门用于按位置索引选取数据，它支持传入组合的位置数组：

import numpy as np
df_new = df.iloc[:, np.r_[0:32, 83]]

这里第一个冒号:表示选取所有行，第二个参数就是我们组合好的列位置数组，和方法一原理一致，但更直接。

小提醒 #

要注意你这里用的是位置索引（从0开始计数），如果你的列是自定义标签索引，那可能需要改用loc并传入对应的标签名称，但根据你的描述，用上面的方法完全没问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lignin