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Pandas 如何筛选包含特定字符的列

2021-03-05 17:55:11 来源:易采站长站 作者:

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Pandas 如何筛选包含特定字符的列

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问题提出:

比如有一个三百多列的数据集,想要快速找到包含xxx的列,这里有三种方法

if判断+列表解析式

[x for x in df.columns if 'xxx' in x]

str.contain()+列表解析式

[x for x in df.columns[df.columns.str.contain('xxx')]]

filter函数

df.filter(like='xxx').columns

关于filter,这里可以多说一句,除了like匹配之外,还支持正则表达式匹配,参数为regex。

官方api上给出了filter更详细的用法,除了过滤列名外,还可以在行、列上进行筛选,filter全部的参数如下:

item:接收list类型参数,保留参数内项目的标签,举例

# 等同df[['a', 'b', 'c']]
df.filter(item=['a', 'b', 'c'])

like like='xxx' 等同 ‘xxx' in labels

regex 正则表达式,输入字符串pattern

axis 表示作用的轴

更多示例见官网:DataFrame filter函数

补充:python-pandas如何选取满足条件的特定的行和列

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~

import pandas as pd
df1 = pd.read_csv("data/trans/bike_flow.csv")
# ['t_idx' 'r_idx' 'c_idx' 'bike_out_cnt' 'bike_in_cnt' 'flow_stay' 'flow_in' 'flow_out']
print(df1.columns.values)
# (23016, 8)
print(df1.shape)
# ['t_idx', 'bike_in_cnt']是取特定的列
# df1['bike_in_cnt'] > 10是取特定的行
df2 = df1[['t_idx', 'bike_in_cnt']][df1['bike_in_cnt'] > 10]
# (328, 2)
print(df2.shape)

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持易采站长站。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

以上就是关于对Pandas 如何筛选包含特定字符的列的详细介绍。欢迎大家对Pandas 如何筛选包含特定字符的列内容提出宝贵意见

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