Panda DataFrame에서 이름이 X로 시작하는 모든 열을 선택하는 방법
데이터 프레임이 있습니다.
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'foo.aa': [1, 2.1, np.nan, 4.7, 5.6, 6.8],
'foo.fighters': [0, 1, np.nan, 0, 0, 0],
'foo.bars': [0, 0, 0, 0, 0, 1],
'bar.baz': [5, 5, 6, 5, 5.6, 6.8],
'foo.fox': [2, 4, 1, 0, 0, 5],
'nas.foo': ['NA', 0, 1, 0, 0, 0],
'foo.manchu': ['NA', 0, 0, 0, 0, 0],})
다음으로 시작하는 열에서 1의 값을 선택합니다.foo.다음 외에 더 나은 방법이 있습니까?
df2 = df[(df['foo.aa'] == 1)|
(df['foo.fighters'] == 1)|
(df['foo.bars'] == 1)|
(df['foo.fox'] == 1)|
(df['foo.manchu'] == 1)
]
다음과 같은 것을 쓰는 것과 유사한 것:
df2= df[df.STARTS_WITH_FOO == 1]
답은 다음과 같이 데이터 프레임을 출력해야 합니다.
bar.baz foo.aa foo.bars foo.fighters foo.fox foo.manchu nas.foo
0 5.0 1.0 0 0 2 NA NA
1 5.0 2.1 0 1 4 0 0
2 6.0 NaN 0 NaN 1 0 1
5 6.8 6.8 1 0 5 0 0
[4 rows x 7 columns]
목록 이해를 수행하여 열을 만듭니다.
In [28]:
filter_col = [col for col in df if col.startswith('foo')]
filter_col
Out[28]:
['foo.aa', 'foo.bars', 'foo.fighters', 'foo.fox', 'foo.manchu']
In [29]:
df[filter_col]
Out[29]:
foo.aa foo.bars foo.fighters foo.fox foo.manchu
0 1.0 0 0 2 NA
1 2.1 0 1 4 0
2 NaN 0 NaN 1 0
3 4.7 0 0 0 0
4 5.6 0 0 0 0
5 6.8 1 0 5 0
또 다른 방법은 열에서 열을 만들고 벡터화된 str 방법을 사용하는 것입니다.
In [33]:
df[df.columns[pd.Series(df.columns).str.startswith('foo')]]
Out[33]:
foo.aa foo.bars foo.fighters foo.fox foo.manchu
0 1.0 0 0 2 NA
1 2.1 0 1 4 0
2 NaN 0 NaN 1 0
3 4.7 0 0 0 0
4 5.6 0 0 0 0
5 6.8 1 0 5 0
원하는 것을 달성하기 위해서는 다음을 추가하여 다음과 같은 값을 충족하지 못하는 값을 필터링해야 합니다.==1기준:
In [36]:
df[df[df.columns[pd.Series(df.columns).str.startswith('foo')]]==1]
Out[36]:
bar.baz foo.aa foo.bars foo.fighters foo.fox foo.manchu nas.foo
0 NaN 1 NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN 1 NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN 1 NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
5 NaN NaN 1 NaN NaN NaN NaN
편집
좋아요, 당신이 원하는 것을 보고 난 후에 다음과 같은 난해한 답이 나옵니다.
In [72]:
df.loc[df[df[df.columns[pd.Series(df.columns).str.startswith('foo')]] == 1].dropna(how='all', axis=0).index]
Out[72]:
bar.baz foo.aa foo.bars foo.fighters foo.fox foo.manchu nas.foo
0 5.0 1.0 0 0 2 NA NA
1 5.0 2.1 0 1 4 0 0
2 6.0 NaN 0 NaN 1 0 1
5 6.8 6.8 1 0 5 0 0
이제 판다의 인덱스는 문자열 연산을 지원하므로 'foo'로 시작하는 열을 선택하는 가장 간단하고 최선의 방법은 다음과 같습니다.
df.loc[:, df.columns.str.startswith('foo')]
또는 로 열(또는 행) 레이블을 필터링할 수 있습니다.다음으로 시작하는 이름과 일치하는 정규식을 지정하려면foo.:
>>> df.filter(regex=r'^foo\.', axis=1)
foo.aa foo.bars foo.fighters foo.fox foo.manchu
0 1.0 0 0 2 NA
1 2.1 0 1 4 0
2 NaN 0 NaN 1 0
3 4.7 0 0 0 0
4 5.6 0 0 0 0
5 6.8 1 0 5 0
필요한 행만 선택하는 방법(포함)1) 및 열을 사용할 수 있습니다.loc열 선택하기filter(또는 다른 방법) 및 다음을 사용하는 행any:
>>> df.loc[(df == 1).any(axis=1), df.filter(regex=r'^foo\.', axis=1).columns]
foo.aa foo.bars foo.fighters foo.fox foo.manchu
0 1.0 0 0 2 NA
1 2.1 0 1 4 0
2 NaN 0 NaN 1 0
5 6.8 1 0 5 0
가장 간단한 방법은 열 이름에 str을 직접 사용하는 것입니다.pd.Series
df.loc[:,df.columns.str.startswith("foo")]
제 경우에는 접두사 목록이 필요했습니다.
colsToScale=["production", "test", "development"]
dc[dc.columns[dc.columns.str.startswith(tuple(colsToScale))]]
방법을 사용할 수 있습니다.filter매개 변수를 사용하여like:
df.filter(like='foo')
여기서 정규식을 사용하여 "foo"로 시작하는 열을 필터링할 수 있습니다.
df.filter(regex='^foo*')
만약 당신의 칼럼에 foo라는 문자열이 필요하다면,
df.filter(regex='foo*')
적절할 것입니다.
다음 단계에서는 다음을 사용할 수 있습니다.
df[df.filter(regex='^foo*').values==1]
'foo*' 열의 값 중 하나가 1인 행을 필터링합니다.
@EdChum의 답변을 기반으로 다음 솔루션을 시도할 수 있습니다.
df[df.columns[pd.Series(df.columns).str.contains("foo")]]
이 방법은 선택하려는 모든 열이 다음으로 시작하지 않는 경우에 매우 유용합니다.foo이 메서드는 부분 문자열을 포함하는 모든 열을 선택합니다.foo기둥 이름의 임의의 지점에 배치할 수 있습니다.
본질적으로, 나는 교체했습니다..startswith()와 함께.contains().
원하는 항목을 선택할 수 있는 또 다른 옵션은 다음과 같습니다.map:
df.loc[(df == 1).any(axis=1), df.columns.map(lambda x: x.startswith('foo'))]
다음을 포함하는 행에 대한 모든 열을 제공합니다.1:
foo.aa foo.bars foo.fighters foo.fox foo.manchu
0 1.0 0 0 2 NA
1 2.1 0 1 4 0
2 NaN 0 NaN 1 0
5 6.8 1 0 5 0
행 선택은 다음과 같이 수행됩니다.
(df == 1).any(axis=1)
당신에게 다음과 같은 것을 주는 @ajcr의 대답처럼.
0 True
1 True
2 True
3 False
4 False
5 True
dtype: bool
그 행을 의미합니다.3그리고.4을 포함하지 않습니다.1선택되지 않습니다.
열 선택은 다음과 같은 부울 인덱싱을 사용하여 수행됩니다.
df.columns.map(lambda x: x.startswith('foo'))
위의 예에서는 이 값이 반환됩니다.
array([False, True, True, True, True, True, False], dtype=bool)
이 따서열로 라지하않경는우시작로음다으이▁so▁does우.foo,False이 반환되므로 열이 선택되지 않습니다.
1 출력에서 알 수 - 할 수.
df.loc[(df == 1).any(axis=1)]
어느 쪽이 돌아옵니까?
bar.baz foo.aa foo.bars foo.fighters foo.fox foo.manchu nas.foo
0 5.0 1.0 0 0 2 NA NA
1 5.0 2.1 0 1 4 0 0
2 6.0 NaN 0 NaN 1 0 1
5 6.8 6.8 1 0 5 0 0
는 다른 번 해야 하는 않습니다. 데이터 도 있습니다. 이름이 지정된 프레임이 하나만 있으면 괜찮을 수 있습니다.df하지만 그렇지 않은 경우가 많습니다(실제 이름은 훨씬 더 길 수 있음).팬더 인덱싱 기능을 사용하여 타이핑을 줄이고 코드를 더 읽기 쉽게 만듭니다.우리가 다음과 같은 것을 사용하는 것을 막을 수 있는 것은 아무것도 없습니다.
df.loc[:, columns.startswith('foo')]
인덱서가 다음과 같을 수 있기 때문입니다.Callable그런 다음 이 유사 인덱서를 변수에 할당하여 여러 프레임에 사용할 수도 있습니다.
foo_columns = columns.startswith('foo')
df_1.loc[:, foo_columns]
df_2.loc[:, foo_columns]
인쇄도 예쁘게 할 수 있습니다.
> foo_columns
<function __main__.PandasIndexer:columns.str.startswith(pat='foo')()>
그리고 우리는 다른 방법을 사용할 수 있습니다.str 접자예):columns.contains(r'bar\d', regex=True)유용한 서명을 가져오는 동안:
> columns.contains
<function __main__.PandasIndexer:columns.str.contains(pat, case=True, flags=0, na=None, regex=True)>
이 짧은 마법 코드로 모두:
from pandas import Series
from inspect import signature, Signature
class PandasIndexer:
def __init__(self, axis_name, accessor='str'):
"""
Args:
- axis_name: `columns` or `index`
- accessor: e.g. `str`, or `dt`
"""
self._axis_name = axis_name
self._accessor = accessor
self._dummy_series = Series(dtype=object)
def _create_indexer(self, attribute):
dummy_accessor = getattr(self._dummy_series, self._accessor)
dummy_attr = getattr(dummy_accessor, attribute)
name = f'PandasIndexer:{self._axis_name}.{self._accessor}.{attribute}'
def indexer_factory(*args, **kwargs):
def indexer(df):
axis = getattr(df, self._axis_name)
accessor = getattr(axis, self._accessor)
method = getattr(accessor, attribute)
return method(*args, **kwargs)
bound_arguments = signature(dummy_attr).bind(*args, **kwargs)
indexer.__qualname__ = (
name + str(bound_arguments).replace('<BoundArguments ', '')[:-1]
)
indexer.__signature__ = Signature()
return indexer
indexer_factory.__name__ = name
indexer_factory.__qualname__ = name
indexer_factory.__signature__ = signature(dummy_attr)
return indexer_factory
def __getattr__(self, attribute):
return self._create_indexer(attribute)
def __dir__(self):
"""Make it work with auto-complete in IPython"""
return dir(getattr(self._dummy_series, self._accessor))
columns = PandasIndexer('columns')
여러 접두사에 대해서도 다음과 같이 시도할 수 있습니다.
temp = df.loc[:, df.columns.str.startswith(('prefix1','prefix2','prefix3'))]
나의 해결책.성능이 더 느릴 수 있습니다.
a = pd.concat(df[df[c] == 1] for c in df.columns if c.startswith('foo'))
a.sort_index()
bar.baz foo.aa foo.bars foo.fighters foo.fox foo.manchu nas.foo
0 5.0 1.0 0 0 2 NA NA
1 5.0 2.1 0 1 4 0 0
2 6.0 NaN 0 NaN 1 0 1
5 6.8 6.8 1 0 5 0 0
언급URL : https://stackoverflow.com/questions/27275236/how-to-select-all-columns-whose-names-start-with-x-in-a-pandas-dataframe
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