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名前に特定の文字列が含まれる列を検索します

列名を持つデータフレームがあり、特定の文字列を含むが、完全に一致しないものを検索したい。 'spike'、'spike-2'、'hey spike'などの列名で'spiked-in'を検索しています（'spike'の部分は常に連続しています）。

列名を文字列または変数として返したいので、後で通常どおりdf['name']またはdf[name]を使用して列にアクセスします。私はこれを行う方法を見つけようとしましたが、役に立ちませんでした。任意のヒント？

pythonpython-3.xstringpandasdataframe
93
erikfas

DataFrame.columnsを反復処理するだけです。これは、一致する列名のリストで終わる例です。

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)

出力：

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

説明：

  1. df.columnsは列名のリストを返します
  2. [col for col in df.columns if 'spike' in col]は、変数colを使用してリストdf.columnsを反復処理し、colに'spike'が含まれている場合、結果のリストに追加します。この構文は list comprehension です。

一致する列を持つ結果データセットのみが必要な場合は、これを行うことができます。

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

出力：

   spike-2  spiked-in
0        1          7
1        2          8
2        3          9
165
Alvaro Fuentes

この回答 リストを理解せずにDataFrame.filterメソッドを使用してこれを行います：

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)

「spike-2」のみを出力します。上記のコメントで提案されているように、正規表現も使用できます。

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

両方の列を出力します：['spike-2'、 'hey spke']

42
Ben

df.columns[df.columns.str.contains(pat = 'spike')]を使用することもできます

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)

これにより、列名が出力されます：'spike-2', u'spiked-in'

pandas.Series.str.contains の詳細。

12
Michael James Kali Galarnyk
# select columns containing 'spike'
df.filter(like='spike', axis=1)

名前、正規表現で選択することもできます。参照： pandas.DataFrame.filter

4
Manny

次のコードも使用できます。

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