다음 열 이름을 가진 pandas 데이터 프레임이 있습니다.

Result1, Test1, Result2, Test2, Result3, Test3 등 ...

이름에 "Test"라는 단어가 포함 된 모든 열을 삭제하고 싶습니다. 이러한 열의 수는 정적이 아니지만 이전 함수에 따라 다릅니다.

어떻게 할 수 있습니까?

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

여기에 좋은 방법이 있습니다.

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

저렴하고 빠르며 관용적 : str.contains

최신 버전의 Pandas에서는 인덱스 및 열에 문자열 메서드를 사용할 수 있습니다. 여기, str.startswith잘 맞는 것 같습니다.

주어진 하위 문자열로 시작하는 모든 열을 제거하려면 :

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

대소 문자를 구분하지 않는 일치의 경우 str.containsSOL 앵커 와 함께 정규식 기반 일치를 사용할 수 있습니다 .

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

혼합 유형이 가능한 경우도 지정하십시오 na=False.

'필터'를 사용하여 원하는 열을 필터링 할 수 있습니다.

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

이제 필터링

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

가져 오기..

   result1  result34
0   2.0     NaN
1   NaN     10.0

다음과 같이 한 줄로 깔끔하게 수행 할 수 있습니다.

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

DataFrame.select방법을 사용하십시오 :

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

이 방법은 모든 것을 제자리에서 수행합니다. 다른 많은 답변은 복사본을 만들고 효율적이지 않습니다.

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

떨어 뜨리지 마십시오. 당신이 원하는 것과 반대되는 것을 잡아라.

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

가장 짧은 방법은 다음과 같습니다.

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

정규식이 포함 된 열 이름 목록을 삭제할 때의 해결 방법입니다. 드롭 목록을 자주 편집하기 때문에이 방법을 선호합니다. 드롭 목록에 부정적인 필터 정규식을 사용합니다.

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)