Pandas 判断列名中含有特定字符串|极客笔记

Pandas 判断列名中含有特定字符串

在数据分析和处理过程中，我们经常需要对数据集中的列名进行筛选和匹配操作。在 Pandas 中，我们可以使用一些方法来判断列名中是否包含特定的字符串，以便进一步对数据进行操作。

方法一：使用 `str.contains()`

Pandas 中的 str.contains() 方法可以对 Series 中的字符串进行匹配，返回一个布尔值的 Series。我们可以利用这个方法来判断列名中是否含有特定的字符串。

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B_x': [4, 5, 6],
        'C_y': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 判断列名中是否含有 "_x"
contains_x = df.columns.str.contains('_x')
print(contains_x)

运行结果：

[False  True False]

在以上示例中，我们首先创建了一个包含三列的数据集 df，然后使用 df.columns.str.contains('_x') 来判断列名中是否含有 “_x”，结果为 [False, True, False]，这说明第二列的列名中含有 “_x”。

方法二：使用列表推导式

另一种判断列名中是否含有特定字符串的方法是使用列表推导式。我们可以遍历所有列名，逐一判断是否包含特定字符串，并返回一个布尔值的列表。

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B_x': [4, 5, 6],
        'C_y': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用列表推导式判断列名中是否含有 "_y"
contains_y = [col_name for col_name in df.columns if '_y' in col_name]
print(contains_y)

运行结果：