这可以在一行中完成:

df = df.drop(df.filter(regex='Test').columns, axis=1)

这可以在一行中完成:

df = df.drop(df.filter(regex='Test').columns, axis=1)

你可以用df。过滤器获取匹配字符串的列列表，然后使用df.drop

resdf = df.drop(df.filter(like='Test',axis=1).columns.to_list(), axis=1)

使用正则表达式匹配所有不包含不需要的单词的列:

df = df.filter(regex='^((?!badword).)*$')

这里有一种方法:

df = df[df.columns.drop(list(df.filter(regex='Test')))]

你可以使用'filter'过滤掉你想要的列

import pandas as pd
import numpy as np

data2 = [{'test2': 1, 'result1': 2}, {'test': 5, 'result34': 10, 'c': 20}]

df = pd.DataFrame(data2)

df

    c   result1     result34    test    test2
0   NaN     2.0     NaN     NaN     1.0
1   20.0    NaN     10.0    5.0     NaN

现在过滤器

df.filter(like='result',axis=1)

得到. .

   result1  result34
0   2.0     NaN
1   NaN     10.0