从DataFrame中删除名称包含特定字符串的列

Question

我有一个具有以下列名的熊猫数据框：

结果1、测试1、结果2、测试2、结果3、测试3等。。。

我想删除名称中包含单词“Test”的所有列。此类列的数量不是静态的，而是取决于以前的函数。

我该怎么做？

Answer 1

在pandas的最新版本中，可以对索引和列使用字符串方法。在这里，str.startswith似乎很合适。

要删除以给定子字符串开头的所有列：

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

对于不区分大小写的匹配，您可以使用基于正则表达式的匹配与str.contains与SOL锚：

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

如果可能存在混合类型，请同时指定na=False。

Answer 2

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

Answer 3

这里有一个方法可以做到这一点：

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