我是python的新手,如何从数据框中选择以_old结尾并包含B列作为最终输出的列?这是我的数据框:
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),
'B': 'james weker john mark jane der liv vam'.split(),
'C_old': np.arange(8), 'D_old': np.arange(8) * 2})
print(df1)
我已经尝试过只选择以_old结尾的列,但是我要在输出中包含B列的内容
df1[df1.columns[pd.Series(df1.columns).str.endswith('_old')]]
我的预期输出应如下所示
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({
'B': 'james weker john mark jane der liv vam'.split(),
'C_old': np.arange(8), 'D_old': np.arange(8) * 2})
print(df1)
最佳答案
将DataFrame.filter
与正则表达式一起使用-$
表示字符串的结尾,|
表示or
,^B$
表示按列B
选择(^
表示字符串的开头)
df = df1.filter(regex='_old$|^B$')
您可以按掩码选择-使用
DataFrame.loc
来按条件选择所有行(:
)和列:df = df1.loc[:, df1.columns.str.endswith('_old') | (df1.columns == 'B')]
或使用
Index.union
将B
添加到列中:df = df1[df1.columns[df1.columns.str.endswith('_old')].union(['B'])]
print (df)
B C_old D_old
0 james 0 0
1 weker 1 2
2 john 2 4
3 mark 3 6
4 jane 4 8
5 der 5 10
6 liv 6 12
7 vam 7 14
关于python - 从数据框中选择行,并包括另一列python,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/58372258/