Pythonパンダの列名から列インデックスを取得する

Rでは、実行できる列の名前に基づいて列インデックスを取得する必要がある場合

idx <- which(names(my_data)==my_colum_name)

パンダのデータフレームで同じことをする方法はありますか？

確かに、あなたは使うことができます.get_loc()：

In [45]: df = DataFrame({"pear": [1,2,3], "apple": [2,3,4], "orange": [3,4,5]})

In [46]: df.columns
Out[46]: Index([apple, orange, pear], dtype=object)

In [47]: df.columns.get_loc("pear")
Out[47]: 2

正直なところ、自分でこれを必要とすることはあまりありません。通常名によるアクセスは（私はそれが何をしたいんdf["pear"]、df[["apple", "orange"]]または多分df.columns.isin(["orange", "pear"])私は間違いなくあなたは、インデックス番号をしたいと思う例を見ることができますが、）。

これは、リストの理解による解決策です。colsは、インデックスを取得する列のリストです。

[df.columns.get_loc(c) for c in cols if c in df]

DSMのソリューションは動作しますが、あなたが直接対応を望んでいた場合which、あなた行うことができます(df.columns == name).nonzero()

複数の列の一致を探す場合、searchsortedメソッドを使用したベクトル化されたソリューションを使用できます。したがって、dfデータフレームおよびquery_cols検索対象の列名として、実装は次のようになります-

def column_index(df, query_cols):
    cols = df.columns.values
    sidx = np.argsort(cols)
    return sidx[np.searchsorted(cols,query_cols,sorter=sidx)]

サンプルの実行-

In [162]: df
Out[162]: 
   apple  banana  pear  orange  peach
0      8       3     4       4      2
1      4       4     3       0      1
2      1       2     6       8      1

In [163]: column_index(df, ['peach', 'banana', 'apple'])
Out[163]: array([4, 1, 0])

列の場所から列名が必要な場合（OP質問に逆の方法）、以下を使用できます。

>>> df.columns.get_values()[location]

@DSMの使用例：

>>> df = DataFrame({"pear": [1,2,3], "apple": [2,3,4], "orange": [3,4,5]})

>>> df.columns

Index(['apple', 'orange', 'pear'], dtype='object')

>>> df.columns.get_values()[1]

'orange'

他の方法：

df.iloc[:,1].name

df.columns[location] #(thanks to @roobie-nuby for pointing that out in comments.) 

これはどう：

df = DataFrame({"pear": [1,2,3], "apple": [2,3,4], "orange": [3,4,5]})
out = np.argwhere(df.columns.isin(['apple', 'orange'])).ravel()
print(out)
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