列によって行をフィルタリング自動化する方法

Question

次のように私はパンダのデータフレームを持っていますすべきではないCOL_1とCOL_2を（VAL_1：

df = 

COL_1 COL_2 VAL_1 
ABC  AAA  ABC 
CDE  CDE  RTY 
ABC  ABC  RTY 
ABC  RTY  DEF 

は私がCOLで始まる列から任意の一意の値を含む行の数をcaculateしたいです中古）。

期待される結果である：

GROUP COUNT 
ABC  3 
CDE  2 
RTY  1 
AAA  1 

一つの可能​​性は、手動で列名を指定して、手動GROUPためのすべての可能な値を指定する行数を計算することです。しかし、明らかに、GROUPの列と値の数が多い場合、この解決法は良くありません。

自動的に行う方法は？私はアプローチは、COLで始まる列のtunique値を持つすべての行をフィルタすることであると思いますか？

私はこれを試しましたが、1Gbのデータセットでは時間がかかり、間違った結果が得られます。また、私はGROUPの値を指定することを避ける方法を知らない：str.contains('ABC')。

t_cols = [c for c in df.columns.values if not c.startswith('COL')] 
aa = df.drop(t_cols,axis=1) 
aa.apply(lambda row: row.astype(str).str.contains('ABC').any(), axis=1).shape 

Answer 1

それとも、value_counts()使用することができます。

df.filter(regex = "^COL").stack().value_counts() 

#ABC 4 
#CDE 2 
#AAA 1 
#RTY 1 
#dtype: int64 

Answer 2

これは必要なものですか？

In [12]: df.filter(like='COL_').stack().to_frame('COL').groupby('COL').size() 
Out[12]: 
COL 
AAA 1 
ABC 4 
CDE 2 
RTY 1 
dtype: int64