如何基于部分匹配选择DataFrame列？

Question

今天下午，我一直在努力寻找一种方法，通过检查熊猫名字（标签？）中某个模式的出现，来选择我的熊猫数据目录中的几列。

hp = ~(df.target_column.str.contains('some_text') | df.target_column.str.contains('other_text'))
df_cln= df[hp]

ll = []
for a in df.columns:
    if a.startswith('start_exp1') | a.startswith('start_exp2'):
    ll.append(a)
df[ll]

（当然，可以应用任何str函数）

然后，我找到了map函数，并让它使用以下代码：

import re
sel = df.columns.map(lambda x: bool(re.search('your_regex',x))
df[df.columns[sel]]

当然，在第一个解决方案中，我可以执行相同类型的regex检查，因为我可以将它应用于迭代返回的str数据类型。

Answer 1

通过部分字符串选择列，可以简单地完成，通过：

df.filter(like='hello')  # select columns which contain the word hello

要通过部分字符串匹配选择行，可以将Axis=0传递给Filter:

df.filter(like='hello', axis=0)