Question

我需要按最后一个字符过滤列，并针对多个字符进行测试。

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.read_table("F:\\bridges.txt", names = ['IDENTIF','RIVER', 'LOCATION', 'ERECTED', 'PURPOSE', 'LENGTH', 'LANES', 
 'CLEAR-G', 'T-OR-D', 'MATERIAL', 'SPAN', 'REL-L', 'TYPE']) 

print(df.columns[df.columns.str.endswith('N' or 'H' or 's') ])

输出：

Index(['LOCATION', 'SPAN'], dtype='object')

在这里，我没有得到以N，H或s结尾的所有列。

Answer 1

[col for col in df.columns if col[-1] in ['N', 'H', 'S']]

如果我没记错的话，数据框的columns属性不是一个系列，因此您不能将其视为此类。这是列表。

为澄清起见，这些列在技术上不是列表。它们是一种特殊类型的熊猫索引的变体。但是对于所有意图和目的中的99％，它们都可以视为列表。我要说明的一点是，它们是not系列，因此没有系列方法。

Answer 2

您可以将pd.Index.str.endswith与tuple一起使用，后跟布尔索引：

L = ['IDENTIF','RIVER', 'LOCATION', 'ERECTED', 'PURPOSE', 'LENGTH',
     'LANES', 'CLEAR-G', 'T-OR-D', 'MATERIAL', 'SPAN', 'REL-L', 'TYPE']

df = pd.DataFrame(columns=L)

cols = df.columns[df.columns.str.endswith(tuple('HNS'))]

Index(['LOCATION', 'LENGTH', 'LANES', 'SPAN'], dtype='object')

该功能模仿Python的内置str.endswith，它允许您提供tuple来匹配多个项目作为替代条件。

Answer 3

df_serial = df_copy.filter(regex = '(?:H|N|S)$' , axis=1)
print(df_serial)

使用正则表达式，我们可以做到

如何检查一列是否以熊猫中的a或b结尾

3 个答案: