Pandas - 过滤器和正则表达式搜索 DataFrame 的索引

Question

我有一个 DataFrame，其中的列是 MultiIndex，索引是名称列表，即index=['Andrew', 'Bob', 'Calvin',...].

我想创建一个函数来返回使用名称“Bob”或以字母“A”开头或以小写字母开头的数据帧的所有行。如何才能做到这一点？

我查看df.filter()了 regex 参数，但它失败了，我得到：

df.filter(regex='a')
TypeError: expected string or buffer

或者：

df.filter(regex=('a',1)
TypeError: first argument must be string or compiled pattern

我尝试过其他事情，例如通过re.compile('a')无济于事。

Answer 1

所以看起来我的问题的一部分是我filter使用的是过时的熊猫版本。更新后，我不再获得TypeError. 经过一番玩耍，看起来我可以filter用来满足我的需求。这是我发现的。

简单的设置df.filter(regex='string')将返回与正则表达式匹配的列。这看起来与df.filter(regex='string', axis=1).

要搜索索引，我只需要做 df.filter(regex='string', axis=0)

Answer 2

也许通过使用列表理解和 .ix 尝试不同的方法：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(range(4),index=['Andrew', 'Bob', 'Calvin','yosef'])

df.ix[[x for x in df.index if x=='Bob']]

df.ix[[x for x in df.index if x[0]=='A']]

df.ix[[x for x in df.index if x.islower()]]