结论
如果需要选取某个范围内的列，我们可以使用pandas库中的iloc方法。该方法具有两个参数，第一个参数代表选取的行范围，第二个参数代表选取的列范围。例如，选取第1列至第3列数据的代码如下：
import pandas as pd
大智慧股票交易接口,data = pd.大智慧股票交易接口,dataFrame({"column1": [1, 2, 3], "column2": [4, 5, 6], "column3": [7, 8, 9]})
selected_data = data.iloc[:, 0:2]
对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。
选取符合条件的列
使用pandas库中的DataFrame对象，可以轻松实现选取指定列的操作。假设我们有一个名为data的DataFrame对象，其中有columns为columncolumncolumn3的三列数据，我们可以使用下列代码选取column1和column2两列数据：
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({"column1": [1, 2, 3], "column2": [4, 5, 6], "column3": [7, 8, 9]})
selected_data = data[["column1", "column2"]]
选取指定列
最后的最后
选取指定范围的列
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关键词：Python，pandas，DataFrame，选取列
有时需要筛选符合条件的列，我们可以使用pandas库中的DataFrame.filter方法。该方法具有一个参数columns，用于指定要筛选的列，可以是一个字符串、一个列表或一个正则表达式。以下代码选取以column1开头的所有列：
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({"column1_a": [1, 2, 3], "column1_b": [4, 5, 6], "column2": [7, 8, 9]})
selected_data = data.filter(regex="^column1")
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文章为作者独立观点，不代表股票交易接口观点
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