DataFrameにおける複数列をスマートに複数抽出したい

Question

前提・実現したいこと

複数列から構成されているcsvファイルをread_csvで読み込む際、usecolsで任意の列を指定してDataFrameを生成しようとしています。以下にサンプルとなるcsvを示します。

sample.csv

A, B, C, D, E, F, G, H, I
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9
9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1

例えばB, C, D, G, H列を抜き出したいとき、usecolsにはリストを渡すべきなので、

df = read_csv("sample.csv", usecols=[1, 2, 3, 6, 7])

と記述するべきと思いますが、usecolsに渡す値をもう少しスマートに記述することは可能でしょうか？
sample.csvのような少ない列数のcsvファイルだと上記表現でも良いと思うのですが、列数が増えるとusecolsに渡すリストに番号を記述する手間が多くなるのでなにか他の方法があればご紹介頂きたいです。以下、自分なりに試したことを示します。

試したこと

usecolsに渡すリストを予め用意する。

usecols=[i+1 for i in range(3)]
usecols.extend(i+6 for i in range(2))
df = read_csv("sample.csv", usecols=usecols)

Answer 1

usecolsはヘッダー名のリストでもいいので、

usecols = ['B', 'C', 'D', 'G', 'H']
df = pd.read_csv("sample.csv", usecols=usecols)

でもいいです。

他には、関数でもよくて

df = pd.read_csv(
　　　　"sample.csv",
　　　　usecols=lambda c: c.startswith('H') or re.match('[B-DG]', c))

みたいに、ヘッダー名を受け取って、使う・使わないをTrue/Falseで返す関数を渡します。

Comments

[katamalix]

ラムダ式を使用した例を挙げて頂きありがとうございます。参考にさせて頂きます。

Answer 2

B, C, D, G, H列を抜き出したいとき

もし B, C, D, G, H列から usecols を用意したいのであれば

col = 'B, C, D, G, H'
usecols = [ord(x) - ord('A') for x in col.split(', ')]
print(usecols)  # [1, 2, 3, 6, 7]

あるいは

from string import ascii_uppercase as upc

col = 'B, C, D, G, H'
usecols = [upc.index(x) for x in col.split(', ')]
print(usecols)  # [1, 2, 3, 6, 7]

Comments

[katamalix]

ありがとうございます。参考にさせて頂きます。

Answer 3

スマートかどうかは主観的なものですが、以下でもできます。

>>> usecols = list(range(1,4)) + list(range(6,8))
>>> print(usecols)
[1, 2, 3, 6, 7]

Comments

[katamalix]

ご回答ありがとうございます。
少し難しく考えすぎていました。
基本に立ち返りたいと思います。