我有一个具有以下列名的熊猫数据框架:

Result1, Test1, Result2, Test2, Result3, Test3等…

我想删除所有名称包含单词“Test”的列。这些列的数量不是静态的,而是取决于前面的函数。

我该怎么做呢?


当前回答

使用数据帧。选择方法:

In [38]: df = DataFrame({'Test1': randn(10), 'Test2': randn(10), 'awesome': randn(10)})

In [39]: df.select(lambda x: not re.search('Test\d+', x), axis=1)
Out[39]:
   awesome
0    1.215
1    1.247
2    0.142
3    0.169
4    0.137
5   -0.971
6    0.736
7    0.214
8    0.111
9   -0.214

其他回答

这里有一种方法:

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

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)

问题声明“我想删除名称包含单词“Test”的所有列。”

test_columns = [col for col in df if 'Test' in col]
df.drop(columns=test_columns, inplace=True)

删除包含正则表达式的列名列表时的解决方案。我更喜欢这种方法,因为我经常编辑下拉列表。为下拉列表使用负筛选器正则表达式。

drop_column_names = ['A','B.+','C.*']
drop_columns_regex = '^(?!(?:'+'|'.join(drop_column_names)+')$)'
print('Dropping columns:',', '.join([c for c in df.columns if re.search(drop_columns_regex,c)]))
df = df.filter(regex=drop_columns_regex,axis=1)

这可以在一行中完成:

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