选择列名称以字符串开头的所有列

Question

给定以下数据框，是否有某种方法可以仅选择以给定前缀开头的列？我知道我可以这样做pl.col(column) for column in df.columns if column.startswith("prefix_")，但我想知道我是否可以将其作为单个表达式的一部分来完成。

df = pl.DataFrame(
    {"prefix_a": [1, 2, 3], "prefix_b": [1, 2, 3], "some_column": [3, 2, 1]}
)
df.select(pl.all().<column_name_starts_with>("prefix_"))

这可以懒惰地做吗？

Answer 1

从 的文档来看polars.col，表达式可以采用以下参数之一：

\n

\n

\n

• 按名称显示的单列

  \n
\n

• 使用通配符 \xe2\x80\x9c*\xe2\x80\x9d 的所有列

  \n
\n

• 如果正则表达式以 ^ 开头并以 $ 结尾，则按正则表达式列

  \n
\n

\n

\n

所以在这种情况下，我们可以使用正则表达式来选择前缀。这在惰性模式下确实有效。

\n

(\n    df\n    .lazy()\n    .select(pl.col(\'^prefix_.*$\'))\n    .collect()\n)\n

\n

>>> (\n...     df\n...     .lazy()\n...     .select(pl.col(\'^prefix_.*$\'))\n...     .collect()\n... \n... )\nshape: (3, 2)\n\xe2\x94\x8c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x90\n\xe2\x94\x82 prefix_a \xe2\x94\x86 prefix_b \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 ---      \xe2\x94\x86 ---      \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 i64      \xe2\x94\x86 i64      \xe2\x94\x82\n\xe2\x95\x9e\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xaa\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xa1\n\xe2\x94\x82 1        \xe2\x94\x86 1        \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 2        \xe2\x94\x86 2        \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 3        \xe2\x94\x86 3        \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x94\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xb4\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x98\n

\n

注意：我们还可以polars.exclude与正则表达式一起使用：

\n

>>> (\n...     df\n...     .lazy()\n...     .select(pl.col(\'^prefix_.*$\'))\n...     .collect()\n... \n... )\nshape: (3, 2)\n\xe2\x94\x8c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x90\n\xe2\x94\x82 prefix_a \xe2\x94\x86 prefix_b \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 ---      \xe2\x94\x86 ---      \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 i64      \xe2\x94\x86 i64      \xe2\x94\x82\n\xe2\x95\x9e\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xaa\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xa1\n\xe2\x94\x82 1        \xe2\x94\x86 1        \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 2        \xe2\x94\x86 2        \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xbc\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 3        \xe2\x94\x86 3        \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x94\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xb4\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x98\n

\n

shape: (3, 1)\n\xe2\x94\x8c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x90\n\xe2\x94\x82 some_column \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 ---         \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 i64         \xe2\x94\x82\n\xe2\x95\x9e\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xa1\n\xe2\x94\x82 3           \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 2           \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x95\x8c\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 1           \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x94\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x98\n

\n

Answer 2

从Polars 0.18.1开始，您可以使用Selectors( polars.selectors.starts_with)，它可以根据名称、数据类型或其他属性更直观地选择列DataFrame或LazyFrame对象。

\n

>>> import polars as pl\n>>> import polars.selectors as cs\n>>> \n>>> df = pl.DataFrame(\n...     {"prefix_a": [1, 2, 3], "prefix_b": [1, 2, 3], "some_column": [3, 2, 1]} \n... )\n>>> df\nshape: (3, 3)\n\xe2\x94\x8c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x90\n\xe2\x94\x82 prefix_a \xe2\x94\x86 prefix_b \xe2\x94\x86 some_column \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 ---      \xe2\x94\x86 ---      \xe2\x94\x86 ---         \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 i64      \xe2\x94\x86 i64      \xe2\x94\x86 i64         \xe2\x94\x82\n\xe2\x95\x9e\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xaa\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xaa\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xa1\n\xe2\x94\x82 1        \xe2\x94\x86 1        \xe2\x94\x86 3           \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 2        \xe2\x94\x86 2        \xe2\x94\x86 2           \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 3        \xe2\x94\x86 3        \xe2\x94\x86 1           \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x94\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xb4\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xb4\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x98\n>>> # print(df.lazy().select(cs.starts_with("prefix_")).collect()) # for LazyFrame\n>>> print(df.select(cs.starts_with("prefix_"))) # For DataFrame\nshape: (3, 2)\n\xe2\x94\x8c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x90\n\xe2\x94\x82 prefix_a \xe2\x94\x86 prefix_b \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 ---      \xe2\x94\x86 ---      \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 i64      \xe2\x94\x86 i64      \xe2\x94\x82\n\xe2\x95\x9e\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xaa\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xa1\n\xe2\x94\x82 1        \xe2\x94\x86 1        \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 2        \xe2\x94\x86 2        \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 3        \xe2\x94\x86 3        \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x94\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xb4\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x98\n

\n