Pandas 使用多个类似条件过滤列名

Question

我想使用 pandas 数据帧过滤器的简单性，但使用多个LIKE标准。我的数据框中有很多列，我想将列标题组织到不同的列表中。

例如 - 任何包含“时间”的列标题。

df.filter(like='time',axis=1)``

然后是包含“分钟”或“秒”的任何列。但我如何在这个简单、干净的声明中允许多个标准呢？我已经尝试了很多类似的迭代，有没有办法做到这一点，或者这个声明不允许这样做？如果没有，欢迎使用其他简单、干净的方法！

df.filter(like=('mins','secs'),axis=1)

Answer 1

不要使用like. like用于保留 的标签like in label == True。

相反，您需要DataFrame.filter regex类型过滤，将子字符串与|

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data=1, columns=['foo', 'bar', 'foobar', 'bazz'], index=[0])

df.filter(regex='foo|bar')
#   foo  bar  foobar
#0    1    1       1

如果您希望过滤“不像”，我发现使用列表理解来查找要保留的标签更容易。在这里，我们排除任何包含或的'foo'标签'bar'

cols = [label for label in df.columns if not any(x in label for x in ['foo', 'bar'])]

df[cols]
#   bazz
#0     1