特定の "TYPE"ワードを開始し、_1を含まない列を削除したいですか？条件に基づいて列を削除する方法
df =
TYPE_1 TYPE_2 TYPE_3 COL1
aaa asb bbb 123
結果は次のようになります。列の数が大きい場合
df =
TYPE_1 COL1
aaa 123
は現在、私は手動でこれらの列を削除しています、しかし、このアプローチは非常に効率的ではありません。
df = df.drop(["TYPE_2","TYPE_3"], axis=1)
リストの理解が使用できます。注：軸= 1は列を参照していることを示し、inplace=Trueはpandas.DataFrame.dropドキュメントとしても使用できます。
droplist = [i for i in df.columns if i.startswith('TYPE') and '_1' not in i]
df1.drop(droplist,axis=1,inplace=True)
なんらかの理由で、名前が「〜」の列に対しては機能しません。 'TYPE_MOD'。したがって、 '_'を含む列は無視されます。どうして？ – Dinosaurius
これをテストしたところ、 'TYPE_MOD'という名前の列は削除されました。 'TYPE_MOD'文字列に空白がありますか？ 'df.columns [df.columns == 'TYPE_MOD']' – ade1e
簡単：
unwanted = [column for column in df.columns
if column.startswith("TYPE") and "_1" not in column]
df = df.drop(unwanted)
t_cols = [c for c in df.columns.values if c.startswith('TYPE_') and not c == 'TYPE_1']
df.drop(t_cols)
ジョブを実行する必要があります
OPは "_1が含まれていない"、 "_1で終わる" ではないと言います。 – DyZ
これは、第五の答えですが、私は正規表現と列名によってフィルタリングfilterデータフレーム方式のパワーを披露したかったです。これは、TYPEで始まらないか、_1のどこかにある列を検索します。
df.filter(regex='^(?!TYPE)|_1')
と入力すると何が得られますかこの正規表現を分解できますか？ありがとう。 – julieth
正規表現は2つの部分が '|'で区切られています。前半は '^（?! TYPE）'です。これは[負の先読み]です（http://stackoverflow.com/questions/899422/regular-expression-for-a-string-that-does-not-start -with-a-sequence）は、TYPEで始まらない式を見つけるために使用されます。 2番目の部分は '_1'との一致を探しています –
[パンダに複数の列を削除する]の可能複製（https://stackoverflow.com/q/28538536/1278112） –