Tôi có khung dữ liệu gấu trúc với các tên cột sau:

Kết quả1, Thử nghiệm1, Kết quả2, Thử nghiệm2, Kết quả3, Thử nghiệm3, v.v.

Tôi muốn bỏ tất cả các cột có tên chứa từ "Kiểm tra". Số lượng các cột như vậy không phải là tĩnh mà phụ thuộc vào một hàm trước đó.

Làm thế nào tôi có thể làm điều đó?

import pandas as pd

import numpy as np

array=np.random.random((2,4))

df=pd.DataFrame(array, columns=('Test1', 'toto', 'test2', 'riri'))

print df

      Test1      toto     test2      riri
0  0.923249  0.572528  0.845464  0.144891
1  0.020438  0.332540  0.144455  0.741412

cols = [c for c in df.columns if c.lower()[:4] != 'test']

df=df[cols]

print df
       toto      riri
0  0.572528  0.144891
1  0.332540  0.741412

Đây là một cách tốt để làm điều này:

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

Rẻ hơn, nhanh hơn và Idiomatic: str.contains

Trong các phiên bản gần đây của gấu trúc, bạn có thể sử dụng phương thức chuỗi trên chỉ mục và cột. Đây, str.startswithcó vẻ như là một sự phù hợp tốt.

Để xóa tất cả các cột bắt đầu bằng một chuỗi con nhất định:

df.columns.str.startswith('Test')
# array([ True, False, False, False])

df.loc[:,~df.columns.str.startswith('Test')]

  toto test2 riri
0    x     x    x
1    x     x    x

Đối với đối sánh không phân biệt chữ hoa chữ thường, bạn có thể sử dụng đối sánh dựa trên regex str.containsvới neo SOL:

df.columns.str.contains('^test', case=False)
# array([ True, False,  True, False])

df.loc[:,~df.columns.str.contains('^test', case=False)] 

  toto riri
0    x    x
1    x    x

nếu các loại hỗn hợp là một khả năng, hãy chỉ rõ na=False.

Bạn có thể lọc ra các cột bạn muốn bằng cách sử dụng 'bộ lọc'

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

Bây giờ lọc

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

Được..

   result1  result34
0   2.0     NaN
1   NaN     10.0

Điều này có thể được thực hiện gọn gàng trong một dòng với:

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

Sử dụng DataFrame.selectphương pháp:

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

Phương pháp này thực hiện mọi thứ tại chỗ. Nhiều câu trả lời khác tạo ra các bản sao và không hiệu quả:

df.drop(df.columns[df.columns.str.contains('Test')], axis=1, inplace=True)

Đừng làm rơi. Nắm bắt điều ngược lại với những gì bạn muốn.

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

cách ngắn nhất để làm là:

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

Giải pháp khi bỏ danh sách tên cột chứa regex. Tôi thích cách tiếp cận này hơn vì tôi thường xuyên chỉnh sửa danh sách thả. Sử dụng regex bộ lọc phủ định cho danh sách thả.

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)