Pandas 如何篩選包含特定字元的列

比如有乙個三百多列的資料集，想要快速找到包含***的列，這裡有三種方法

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

[x for x in程式設計客棧 df.columns[df.columns.str.contain('***')]]

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

關於filter，這裡可以多說一句，除了like匹配之外，還支援正規表示式匹配，引數為regex。

官方api上給出了filter更詳細的用法，除了過濾列名外，還可以在行、列上進行篩選，filter全部的引數如下：

item:接收list型別引數，保留引數內專案的標籤，舉例

# 等同df[['a', 'b', 'c']]

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

likelike='***' 等同 『***' in labels

regedazqfcvx正規表示式，輸入字串pattern

axis表示作用的軸

更多示例見官網：dataframe filter函式

補充：python-pandas如何選取滿足條件的特定的行和列

我就廢話不多說了，大家還是直接看**吧~

import pandas as pd

ddazqfcvf1 = pd.read_csv("data/trans/bike_flow.csv")

# ['t_idx' 'r_idx' 'c_idx' 'bike_out_cnt' 'bike_in_cnt' 'f程式設計客棧low_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(dfwww.cppcns.com2.shape)

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