极客笔记Pandas 如何通过正则表达式从数据框中选择列
在本文中，我们将介绍如何使用Pandas中的正则表达式从数据框中选择列，以及解释相关的Pandas函数和示例。
阅读更多：Pandas 教程
Pandas的filter函数
filter函数是一种优雅的方法，可以根据条件从数据框中选择列。它可以根据指定的正则表达式对列名进行筛选，并返回一个包含所有符合条件的列的新数据框。
下面描述了filter函数的语法以及如何使用正则表达式选择列：
DataFrame.filter(items=None, like=None, regex=None, axis=None)
items：需要筛选的列名列表。如果不包含在该列表中的列名将被丢弃。like：使用简单的字符串匹配筛选列名，可以使用*通配符。regex：使用正则表达式筛选列名。axis：筛选列的方向，可以是0（沿行的方向）或1（沿列的方向）。
下面是一个简单的示例，展示如何使用正则表达式选择列：
import pandas as pd
# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'A_1': [1, 2, 3], 'A_2': [4, 5, 6], 'B_1': [7, 8, 9], 'B_2': [10, 11, 12]})
# 使用正则表达式选择列
df.filter(regex='^A')
结果将返回包含以A开头的列的数据框：
A_1 A_2
0 1 4
1 2 5
2 3 6
loc和iloc函数
除了filter函数，还可以使用loc和iloc函数来选择特定的列。这两个函数提供了类似于列表切片的语法，可以从数据框中选择特定的行和列。
下面是loc和iloc函数的语法和说明，以及如何使用正则表达式选择列：
loc函数
语法：
DataFrame.loc[row_indexer,column_indexer]
说明：
row_indexer：行选择器，可以是一个标签、标签的列表、标签的切片、布尔值Series、可调用函数或一个可返回任意前面这些类型之一的对象。col_indexer：列选择器，可以是一个标签、标签的列表、正整数、正整数的列表、切片、布尔值Series、可调用函数或一个可返回任意前面这些类型之一的对象。
使用正则表达式选择列：
import pandas as pd
# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'A_1': [1, 2, 3], 'A_2': [4, 5, 6], 'B_1': [7, 8, 9], 'B_2': [10, 11, 12]})
# 使用正则表达式选择列
df.loc[:, df.columns.str.contains('^A')]
结果将返回包含以A开头的列的数据框：
A_1 A_2
0 1 4
1 2 5
2 3 6
iloc函数
语法：
DataFrame.iloc[row_indexer,column_indexer]
说明：
row_indexer：行选择器，可以是一个整数、整数的列表、整数的切片、布尔值数组或可调用函数。col_indexer：列选择器，可以是一个整数、整数的列表、整数的切片、布尔值数组或可调用函数。
使用正则表达式选择列：
import pandas as pd
# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'A_1': [1, 2, 3], 'A_2': [4, 5, 6], 'B_1': [7, 8, 9], 'B_2': [10, 11, 12]})
# 使用正则表达式选择列
# 其中0:表示取所有行，[df.columns.str.contains('^A')]表示取以A开头的列
df.iloc[:, df.columns.str.contains('^A')]
结果将返回包含以A开头的列的数据框：
A_1 A_2
0 1 4
1 2 5
2 3 6
select函数
select函数是filter函数的一种替代方案，它允许您通过提供一个正则表达式来选择一组列。与filter函数不同，select函数只返回匹配正则表达式的列，而不会返回任何不匹配的列。
下面描述了select函数的语法以及如何使用正则表达式选择列：
DataFrame.select(regex=None, *args, **kwargs)
regex：选择列的正则表达式。
使用正则表达式选择列：
import pandas as pd
# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'A_1': [1, 2, 3], 'A_2': [4, 5, 6], 'B_1': [7, 8, 9], 'B_2': [10, 11, 12]})
# 使用正则表达式选择列
df.select(regex='^A')
结果将返回包含以A开头的列的数据框：
A_1 A_2
0 1 4
1 2 5
2 3 6
总结
本文介绍了如何通过正则表达式从数据框中选择列。filter、loc和iloc函数允许您使用正则表达式对列进行选择，而select函数是filter函数的一种替代方案，允许您根据正则表达式选择一组列。这些函数都是非常灵活和强大的，可以帮助您灵活地处理Pandas数据框。