ค้นหาคอลัมน์ที่มีชื่อประกอบด้วยสตริงเฉพาะ

ฉันมีดาต้าเฟรมที่มีชื่อคอลัมน์และฉันต้องการค้นหาอันที่มีสตริงที่แน่นอน แต่ไม่ตรงกันทุกประการ ฉันค้นหา'spike'ในชื่อคอลัมน์ที่ชอบ'spike-2', 'hey spike', 'spiked-in'(คน'spike'ส่วนหนึ่งอยู่เสมอต่อเนื่อง)

ฉันต้องการให้ชื่อคอลัมน์ถูกส่งคืนเป็นสตริงหรือตัวแปรดังนั้นฉันจึงเข้าถึงคอลัมน์ในภายหลังโดยมีdf['name']หรือdf[name]ตามปกติ ฉันพยายามหาวิธีการแล้ว แต่ก็ไม่มีประโยชน์ เคล็ดลับใด ๆ

เพียงแค่ทำซ้ำDataFrame.columnsตอนนี้นี่คือตัวอย่างที่คุณจะได้รับรายชื่อคอลัมน์ที่ตรงกับ:

import pandas as pd

data = {'spike-2': [1,2,3], 'hey spke': [4,5,6], 'spiked-in': [7,8,9], 'no': [10,11,12]}
df = pd.DataFrame(data)

spike_cols = [col for col in df.columns if 'spike' in col]
print(list(df.columns))
print(spike_cols)

เอาท์พุต:

['hey spke', 'no', 'spike-2', 'spiked-in']
['spike-2', 'spiked-in']

คำอธิบาย:

1. df.columns ส่งคืนรายการชื่อคอลัมน์
2. [col for col in df.columns if 'spike' in col]iterates กว่ารายการdf.columnsที่มีตัวแปรcolและเพิ่มไปยังรายการที่เกิดขึ้นถ้ามีcol 'spike'ไวยากรณ์นี้เป็นรายการที่เข้าใจ

หากคุณต้องการเฉพาะชุดข้อมูลผลลัพธ์ที่มีคอลัมน์ที่ตรงกันคุณสามารถทำได้:

df2 = df.filter(regex='spike')
print(df2)

เอาท์พุต:

   spike-2  spiked-in
0        1          7
1        2          8
2        3          9

คำตอบนี้ใช้เมธอด DataFrame.filter เพื่อทำสิ่งนี้โดยไม่ต้องเข้าใจรายการ:

import pandas as pd

data = {'spike-2': [1,2,3], 'hey spke': [4,5,6]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df.filter(like='spike').columns)

จะแสดงผลเพียงแค่ 'spike-2' คุณยังสามารถใช้ regex ได้ตามที่บางคนแนะนำในความคิดเห็นด้านบน:

print(df.filter(regex='spike|spke').columns)

จะแสดงทั้งสองคอลัมน์: ['spike-2', 'hey spke']

คุณยังสามารถใช้ df.columns[df.columns.str.contains(pat = 'spike')]

data = {'spike-2': [1,2,3], 'hey spke': [4,5,6], 'spiked-in': [7,8,9], 'no': [10,11,12]}
df = pd.DataFrame(data)

colNames = df.columns[df.columns.str.contains(pat = 'spike')] 

print(colNames)

สิ่งนี้จะแสดงชื่อคอลัมน์: 'spike-2', 'spiked-in'

เพิ่มเติมเกี่ยวกับpandas.Series.str.contains

# select columns containing 'spike'
df.filter(like='spike', axis=1)

คุณยังสามารถเลือกตามชื่อนิพจน์ทั่วไป อ้างถึง: pandas.DataFrame.filter

df.loc[:,df.columns.str.contains("spike")]

คุณยังสามารถใช้รหัสนี้:

spike_cols =[x for x in df.columns[df.columns.str.contains('spike')]]

การรับชื่อและการตั้งค่าย่อยตามเริ่มประกอบด้วยและสิ้นสุด:

# from: /programming/21285380/find-column-whose-name-contains-a-specific-string
# from: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.str.contains.html
# from: https://cmdlinetips.com/2019/04/how-to-select-columns-using-prefix-suffix-of-column-names-in-pandas/
# from: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.filter.html




import pandas as pd



data = {'spike_starts': [1,2,3], 'ends_spike_starts': [4,5,6], 'ends_spike': [7,8,9], 'not': [10,11,12]}
df = pd.DataFrame(data)



print("\n")
print("----------------------------------------")
colNames_contains = df.columns[df.columns.str.contains(pat = 'spike')].tolist() 
print("Contains")
print(colNames_contains)



print("\n")
print("----------------------------------------")
colNames_starts = df.columns[df.columns.str.contains(pat = '^spike')].tolist() 
print("Starts")
print(colNames_starts)



print("\n")
print("----------------------------------------")
colNames_ends = df.columns[df.columns.str.contains(pat = 'spike$')].tolist() 
print("Ends")
print(colNames_ends)



print("\n")
print("----------------------------------------")
df_subset_start = df.filter(regex='^spike',axis=1)
print("Starts")
print(df_subset_start)



print("\n")
print("----------------------------------------")
df_subset_contains = df.filter(regex='spike',axis=1)
print("Contains")
print(df_subset_contains)



print("\n")
print("----------------------------------------")
df_subset_ends = df.filter(regex='spike$',axis=1)
print("Ends")
print(df_subset_ends)